andre/prompt-engineering-for-developers
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Martin Huang
2023-05-16 23:59:43 +08:00
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commit a7e207f710
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content/5. 推断 Inferring.ipynb
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@ -831,7 +831,7 @@
"output_type": "stream",
"text": [
"美国航空航天局：1\n",
"地方政府：1\n",
"当地政府：0\n",
"工程：0\n",
"员工满意度：1\n",
"联邦政府：1\n"
@ -845,7 +845,7 @@
"\n",
"以列表的形式给出答案，每个主题用 0 或 1。\n",
"\n",
"主题列表：美国航空航天局、地方政府、工程、员工满意度、联邦政府\n",
"主题列表：美国航空航天局、当地政府、工程、员工满意度、联邦政府\n",
"\n",
"给定文本: ```{story_zh}```\n",
"\"\"\"\n",
@ -858,7 +858,7 @@
"id": "08247dbf",
"metadata": {},
"source": [
"所以，这个故事是关于 NASA 的。它不是关于地方政府的，不是关于工程的。它是关于员工满意度的，它是关于联邦政府的。这在机器学习中有时被称为 Zero-Shot 学习算法，因为我们没有给它任何标记的训练数据。仅凭prompt，它就能确定哪些主题在新闻文章中涵盖了。\n",
"所以，这个故事是关于 NASA 的。它不是关于当地政府的，不是关于工程的。它是关于员工满意度的，它是关于联邦政府的。这在机器学习中有时被称为 Zero-Shot 学习算法，因为我们没有给它任何标记的训练数据。仅凭prompt，它就能确定哪些主题在新闻文章中涵盖了。\n",
"\n",
"如果我们想生成一个新闻提醒，也可以使用这个处理新闻的过程。假设我非常喜欢 NASA 所做的工作，就可以构建一个这样的系统，每当 NASA 新闻出现时，输出提醒。"
]