用于教育问题分类和生成的 LLM 分析-附录
最编程
2024-10-04 22:28:20
...
附录第A.1节提示策略在我们对语言模型(LLM)进行实验的过程中，我们坚持使用OpenAI (OpenAI，2023)推荐的提示策略，特别关注于精心制作清晰的说明并结合参考文本。这涉及到几个关键的方法。
清晰的说明:首先，我们包括了必要的细节，比如问题类型的定义。为了提高清晰度并确保精确的输入分界，我们使用了单引号和三引号这样的分隔符。
此外，我们通过分块编写提示来指定顺序步骤，包括:理解问题的定义，理解阅读材料，制定相关的问题，并以所需的格式输出回答。
提供文本参考:此外，我们将参考文本集成到提示中，并用三重引号来描述。下面是我们的一个提示中提示技术的实现。
*开始提示 *比较问题:要求在多个事件或概念之间进行比较。
说明:根据下面的阅读部分，创造一些“比较问题”，并使用以下格式。
Q1: Q2: Qn:这里是阅读部分:“”最常见的商业组织类型…
" " " *结束提示 *少量多次学习:为了进一步增强我们的提示方法的效力，我们在问题分类提示中提供了多个示例，这些示例用作上下文少量多次学习的训练数据，并作为格式化输出的一种方式。下面是例子。
BEGIN PROMPT将以下问题分类为以下类别之一:a .验证。定义:要求一个事件或概念的真实性。
例子:-迈克尔杰克逊是一个非裔美国人吗？奔驰经销商必须打开锁着的收音机吗？…
问:一旦你哥哥结婚了，你有可能成为他最好的朋友吗？类别:验证问题:两个细菌交换遗传信息时，这个过程叫什么？类别:概念…
问题:{question}类别:*结束提示 *思维链(CoT):随后，我们将少射学习与CoT相结合，使LLM能够按部就班地进行思考。下面是在我们的提示中如何实现CoT的一个例子。
*开始提示 *…
按照以下步骤，将一个疑问句准确地归入上述类别之一。仔细阅读问题，理解其意图。
2.将问题的意图与提供的定义和例子进行比较。
3.根据比较结果确定最合适的类别。
4.指定类别，但不提供解释。
…
*结束提示 *通过遵循这些策略和技巧，我们确保了我们的提示清晰、详细且有条理，从而使LLM做出更相关、更准确的回应。
A.2 .问题类型标注指南见表A.9。
A.3. A/B评估表图A.5是给予两组人类评估者的评估表的示例。
A.4 .缩略语列表
推荐阅读
-
用于教育问题分类和生成的 LLM 分析-附录
-
35 岁实现财务*，腾讯程序员手握2300万提前退休？-1000万房产、1000万腾讯股票、加上300万的现金，一共2300万的财产。有网友算了一笔账，假设1000万的房产用于自住，剩下1300万资产按照平均税后20-50万不等进行计算，大约花上26-60年左右的时间才能赚到这笔钱。也就是说，普通人可能奋斗一辈子，才能赚到这笔钱。在很多人还在为中年危机而惶惶不可终日的时候，有的人的35岁，就已经安全着陆，试问哪个打工人不羡慕？但问题是有这样财富积累必然有像样的实力做靠山。没有人可以不劳而获。 看到这里，肯定有人说，那么对于普通人来说，卷可能真就成了唯一的出路。但是卷也有轻松的卷，“偷懒”的卷法，对于程序员而言，刨除掉一时无法改掉的开会传统占用的大部分时间，如何把有限的时间和精力放在真正重要的架构设计、需求设计上，而不是重复的造*，编码、改bug、手动测试。因此在科技改变生活的今天，学会使用AI工具成为程序员们的必备技能。 以全栈式全自动的软件开发工具飞算SoFlu软件机器人为例，作为全球首款面向微服务架构设计和最佳实践的软件机器人,SoFlu软件机器人改变了原来手工编码的作业模式,通过可视化拖拽方式以及参数配置就能实现等同于编写复杂代码的业务逻辑,在设计业务逻辑时就完成了微服务应用开发,做到“业务即图,图即代码”,实现“软件开发,十倍提效”。 而作为飞算SoFlu软件机器人的一个重要组成部分，FuncGPT（慧函数）支持所有类型函数创建。通过自然语言描述Java函数需求，实时生成高质量、高可读性的Java函数代码。生成代码可直接复制到IDEA，或一键导入Java全自动开发工具函数库。 FuncGPT（慧函数）具有五大核心能力： ● 自然语言：通过自然语言即可生成函数，降低软件开发门槛。 ● 秒级函数开发：全自动秒级开发函数，秒级完成，效率千倍提升。 ● 一站式函数开发应用：函数生成即可直接应用，效率、安全有保障。 ● 质量可靠：生成的函数代码符合业界规范、具备良好的可读性，符合最优解。 ● 灵活生成：可以根据开发人员的具体需求生成并支持调整和修改。 以“将文件流转换为File对象”这个需求为例，以下是FuncGPT（慧函数）秒级生成的代码： / 类名：FileConverter // 函数名：convertStreamToFile // 函数功能：将文件流转换为File对象 // POM依赖包：无 import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; public class FileConverter { /** * 将文件流转换为File对象 * @param inputStream 文件流 * @param filePath 文件路径 * @param fileName 文件名 * @return 转换后的File对象 * @throws IOException 如果发生I/O异常 */ public static File convertStreamToFile(InputStream inputStream, String filePath, String fileName) throws IOException { File file = new File(filePath + File.separator + fileName); // 创建File对象 try (FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(file)) { // 创建文件输出流 byte buffer = new byte[1024]; int bytesRead; while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) { // 从文件流读取数据并写入文件 outputStream.write(buffer, 0, bytesRead); } } return file; // 返回转换后的File对象 } } // 函数示例 // 将文件流转换为File对象示例 // 入参：inputStream，文件流 // 入参：filePath，文件路径 // 入参：fileName，文件名 // 出参：file，转换后的File对象 // 调用示例： // InputStream inputStream = new FileInputStream("example.txt"); // String filePath = "C:\\Users\\User\\Documents"; // String fileName = "example.txt"; // File file = FileConverter.convertStreamToFile(inputStream, filePath, fileName); // System.out.println(file.getAbsolutePath); // 输出结果：例如，将文件流转换为File对象后，文件的绝对路径为：C:\Users\User\Documents\example.txt // 则输出结果为：C:\Users\User\Documents\example.txt 通过分析，不难发现以上代码：
-
windows下进程间通信的（13种方法）-摘 要 本文讨论了进程间通信与应用程序间通信的含义及相应的实现技术，并对这些技术的原理、特性等进行了深入的分析和比较。 ---- 关键词 信号 管道 消息队列 共享存储段 信号灯 远程过程调用 Socket套接字 MQSeries 1 引言 ---- 进程间通信的主要目的是实现同一计算机系统内部的相互协作的进程之间的数据共享与信息交换，由于这些进程处于同一软件和硬件环境下，利用操作系统提供的的编程接口，用户可以方便地在程序中实现这种通信；应用程序间通信的主要目的是实现不同计算机系统中的相互协作的应用程序之间的数据共享与信息交换，由于应用程序分别运行在不同计算机系统中，它们之间要通过网络之间的协议才能实现数据共享与信息交换。进程间通信和应用程序间通信及相应的实现技术有许多相同之处，也各有自己的特色。即使是同一类型的通信也有多种的实现方法，以适应不同情况的需要。 ---- 为了充分认识和掌握这两种通信及相应的实现技术，本文将就以下几个方面对这两种通信进行深入的讨论：问题的由来、解决问题的策略和方法、每种方法的工作原理和实现、每种实现方法的特点和适用的范围等。 2 进程间的通信及其实现技术 ---- 用户提交给计算机的任务最终都是通过一个个的进程来完成的。在一组并发进程中的任何两个进程之间，如果都不存在公共变量，则称该组进程为不相交的。在不相交的进程组中，每个进程都独立于其它进程，它的运行环境与顺序程序一样，而且它的运行环境也不为别的进程所改变。运行的结果是确定的，不会发生与时间相关的错误。 ---- 但是，在实际中，并发进程的各个进程之间并不是完全互相独立的，它们之间往往存在着相互制约的关系。进程之间的相互制约关系表现为两种方式： ---- （1） 间接相互制约：共享CPU ---- （2） 直接相互制约：竞争和协作 ---- 竞争——进程对共享资源的竞争。为保证进程互斥地访问共享资源，各进程必须互斥地进入各自的临界段。 ---- 协作——进程之间交换数据。为完成一个共同任务而同时运行的一组进程称为同组进程，它们之间必须交换数据，以达到协作完成任务的目的，交换数据可以通知对方可以做某事或者委托对方做某事。 ---- 共享CPU问题由操作系统的进程调度来实现，进程间的竞争和协作由进程间的通信来完成。进程间的通信一般由操作系统提供编程接口，由程序员在程序中实现。UNIX在这个方面可以说最具特色，它提供了一整套进程间的数据共享与信息交换的处理方法——进程通信机制（IPC）。因此，我们就以UNIX为例来分析进程间通信的各种实现技术。 ---- 在UNIX中，文件（File）、信号（Signal）、无名管道（Unnamed Pipes）、有名管道（FIFOs）是传统IPC功能；新的IPC功能包括消息队列（Message queues）、共享存储段（Shared memory segment）和信号灯（Semapores）。 ---- （1） 信号 ---- 信号机制是UNIX为进程中断处理而设置的。它只是一组预定义的值，因此不能用于信息交换，仅用于进程中断控制。例如在发生浮点错、非法内存访问、执行无效指令、某些按键（如ctrl-c、del等）等都会产生一个信号，操作系统就会调用有关的系统调用或用户定义的处理过程来处理。 ---- 信号处理的系统调用是signal，调用形式是： ---- signal(signalno,action) ---- 其中，signalno是规定信号编号的值，action指明当特定的信号发生时所执行的动作。 ---- （2） 无名管道和有名管道 ---- 无名管道实际上是内存中的一个临时存储区，它由系统安全控制，并且独立于创建它的进程的内存区。管道对数据采用先进先出方式管理，并严格按顺序操作，例如不能对管道进行搜索，管道中的信息只能读一次。 ---- 无名管道只能用于两个相互协作的进程之间的通信，并且访问无名管道的进程必须有共同的祖先。 ---- 系统提供了许多标准管道库函数，如： pipe——打开一个可以读写的管道； close——关闭相应的管道； read——从管道中读取字符； write——向管道中写入字符； ---- 有名管道的操作和无名管道类似，不同的地方在于使用有名管道的进程不需要具有共同的祖先，其它进程，只要知道该管道的名字，就可以访问它。管道非常适合进程之间快速交换信息。 ---- （3） 消息队列（MQ） ---- 消息队列是内存中独立于生成它的进程的一段存储区，一旦创建消息队列，任何进程，只要具有正确的的访问权限，都可以访问消息队列，消息队列非常适合于在进程间交换短信息。 ---- 消息队列的每条消息由类型编号来分类，这样接收进程可以选择读取特定的消息类型——这一点与管道不同。消息队列在创建后将一直存在，直到使用msgctl系统调用或iqcrm -q命令删除它为止。 ---- 系统提供了许多有关创建、使用和管理消息队列的系统调用，如： ---- int msgget(key,flag)——创建一个具有flag权限的MQ及其相应的结构，并返回一个唯一的正整数msqid（MQ的标识符）； ---- int msgsnd(msqid,msgp,msgsz,msgtyp,flag)——向队列中发送信息； ---- int msgrcv(msqid,cmd,buf)——从队列中接收信息； ---- int msgctl(msqid,cmd,buf)——对MQ的控制操作； ---- （4） 共享存储段（SM） ---- 共享存储段是主存的一部分，它由一个或多个独立的进程共享。各进程的数据段与共享存储段相关联，对每个进程来说，共享存储段有不同的虚拟地址。系统提供的有关SM的系统调用有： ---- int shmget(key,size,flag)——创建大小为size的SM段，其相应的数据结构名为key，并返回共享内存区的标识符shmid； ---- char shmat(shmid,address,flag)——将当前进程数据段的地址赋给shmget所返回的名为shmid的SM段； ---- int shmdr(address)——从进程地址空间删除SM段； ---- int shmctl (shmid,cmd,buf)——对SM的控制操作； ---- SM的大小只受主存限制，SM段的访问及进程间的信息交换可以通过同步读写来完成。同步通常由信号灯来实现。SM非常适合进程之间大量数据的共享。 ---- （5） 信号灯 ---- 在UNIX中，信号灯是一组进程共享的数据结构，当几个进程竞争同一资源时（文件、共享内存或消息队列等），它们的操作便由信号灯来同步，以防止互相干扰。 ---- 信号灯保证了某一时刻只有一个进程访问某一临界资源，所有请求该资源的其它进程都将被挂起，一旦该资源得到释放，系统才允许其它进程访问该资源。信号灯通常配对使用，以便实现资源的加锁和解锁。 ---- 进程间通信的实现技术的特点是：操作系统提供实现机制和编程接口，由用户在程序中实现，保证进程间可以进行快速的信息交换和大量数据的共享。但是，上述方式主要适合在同一台计算机系统内部的进程之间的通信。 3 应用程序间的通信及其实现技术 ---- 同进程之间的相互制约一样，不同的应用程序之间也存在竞争和协作的关系。UNIX操作系统也提供一些可用于应用程序之间实现数据共享与信息交换的编程接口，程序员可以通过自己编程来实现。如远程过程调用和基于TCP/IP协议的套接字（Socket）编程。但是，相对普通程序员来说，它们涉及的技术比较深，编程也比较复杂，实现起来困难较大。 ---- 于是，一种新的技术应运而生——通过将有关通信的细节完全掩盖在某个独立软件内部，即底层的通讯工作和相应的维护管理工作由该软件内部来实现，用户只需要将通信任务提交给该软件去完成，而不必理会它的具体工作过程——这就是所谓的中间件技术。 ---- 我们在这里分别讨论这三种常用的应用程序间通信的实现技术——远程过程调用、会话编程技术和MQSeries消息队列技术。其中远程过程调用和会话编程属于比较低级的方式，程序员参与的程度较深，而MQSeries消息队列则属于比较高级的方式，即中间件方式，程序员参与的程度较浅。 ---- 4．1 远程过程调用（RPC）
-
计算机视觉中，究竟有哪些好用的目标跟踪算法（下）-快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解，前面分析了相关滤波是模板类方法，如果目标快速变形，那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了，如果快速变色，那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关，固定学习率的线性加权更新，如果学习率太大，部分或短暂遮挡和任何检测不准确，模型就会学习到背景信息，积累到一定程度模型跟着背景私奔了，一去不复返。如果学习率太小，目标已经变形了而模板还是那个模板，就会变得不认识目标。(举个例子，多年不见的同学，你很可能就认不出了，而经常见面的同学，即使变化很大你也认识，因为常见的同学在你大脑里面的模型在持续更新，而多年不见就是很久不更新) 快速运动主要是边界效应(Boundary Effets)，而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强，下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。 训练阶段，合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗，那么移位样本是长这样的： 除了那个最原始样本，其他样本都是“合成”的，100*100的图像块，只有1/10000的样本是真实的，这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗，由于图像边缘像素值都是0，循环移位过程中只要目标保持完整那这个样本就是合理的，只有目标中心接近边缘时，目标跨越边界的那些样本是错误的，这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2/3(padding= 1)，即使这样仍然有1/3(3000/10000)的样本是不合理的，这些样本会降低分类器的判别能力。再者，加余弦窗也不是“免费的”，余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0，大量过滤掉分类器本来非常需要学习的背景信息，原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限，我们还加了个余弦窗挡住了背景，这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。不是上帝，是余弦窗)。 检测阶段，相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的，这就是说你训练了一个100*100的滤波器，那你也只能检测100*100的区域，如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域，那样除了扩展了复杂度，并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动，或摄像机移动，按照目标在检测区域的位置分四种情况来看： 如果目标在中心附近，检测准确且成功。 如果目标移动到了边界附近但还没有出边界，加了余弦窗以后，部分目标像素会被过滤掉，这时候就没法保证这里的响应是全局最大的，而且，这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像，所以很可能会失败。 如果目标的一部分已经移出了这个区域，而我们还要加余弦窗，很可能就过滤掉了仅存的目标像素，检测失败。 如果整个目标已经位移出了这个区域，那肯定就检测失败了。 以上就是边界效应(Boundary Effets)，推荐两个主流的解决边界效应的方法，但速度比较慢，并不推荐用于实时场合。