00:00 / 04:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞95
00:00 / 01:34
连播
清屏
智能
倍速
点赞11
00:00 / 06:14
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
00:00 / 06:20
连播
清屏
智能
倍速
点赞18
00:00 / 09:49
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 03:06
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
Git和Github的基本使用 1.Github是一个代码/文件托管+保管+提交修改+评论修改的工具。 2.GitHub主要操作一:创建一个仓库。写过代码的朋友可以理解为一个项目,一个模块,一个主题。创建仓库需要指定用户,仓库名,保密性,开源协议。 3.Github主要操作二:上传文件或者文件夹。点击addfile添加空文件或者上传若干文件,/表示文件夹,文件夹不可为空。 4.Github主要操作三:贡献操作之提交疑问或者描述和总结(Issues)。基于查看过代码仓库的前提提交问题和提交说明,仓库创建者有权利关闭问题并和网友评论问题以及添加标签。 5.Github主要操作四:贡献操作之提交更改(Pull Requests)。你看了人家仓库的东西觉得有地方需要改进,那就别只会比比,把东西改了给人加到仓库里合并,顺便添加描述。 6.Github主要操作五:白嫖(clone)!!!仓库可以公开可以私有,只要是遵循开源协议的公开仓库代码你都可以拿去用,但是不同的开源协议要求不同,所以自己再怎么学习也无所谓,但是你拿去商用那就小心点吧。 7.Github主要操作六:版本管理功能。写一堆拉基代码没法用想回退版本,就是干这个的,给你后悔的机会。 8.Github主要操作七:学会搜索资源。什么入门的,中文的,最牛逼的,最火的,跟学会百度一个道理。#教程 #编程 #github #git #学习
00:00 / 08:02
连播
清屏
智能
倍速
点赞1034
00:00 / 05:25
连播
清屏
智能
倍速
点赞259
00:00 / 00:50
连播
清屏
智能
倍速
点赞3603
AI的下一次进化:从文本处理器到智能代理(下) Gitme.ai: 欢迎咨询 遗留系统代码改造及AI创新产品 - Gitme.ai及咨询,培训,工作坊相关的AI产品创新,提示词工程,智能体,知识库 初/中/高级课程 效率与固化:提示工程与微调(Fine-tuning)的协同策略 二、提示词蒸馏(Prompt Distillation):实现最佳协同 最佳实践往往不是非此即彼,而是将两者结合。提示词蒸馏(Prompt Distillation)是实现提示工程与微调协同的关键策略 。 提示词蒸馏的流程与价值 提示词蒸馏是指将复杂的、高性能的提示模式(例如,一个长而有效的 Chain-of-Thought CoT 提示链 )或由一个大型、复杂的模型(如GPT-4)生成的优质数据,通过数据蒸馏的方式,固化到一个小而高效的模型中 。 目标:将复杂的逻辑和推理步骤转化为小模型能够直接学习的“知识” 。 结果:经过蒸馏的小模型在推理时不再需要长而复杂的提示词,就能直接输出高质量的结果,从而大幅降低了推理延迟和成本 。 案例分析:打造高效的专用模型 业界通常采用以下流程结合使用提示工程和微调 : 原型阶段:使用提示工程(包括少样本示例、CoT等)快速构建和验证任务逻辑。 数据生成:利用性能最佳的提示词和强大的基础模型(如GPT-4),生成大量高质量的、包含推理步骤的训练数据。 模型训练:使用这些高质量数据对一个较小的基础模型进行微调。 生产部署:部署微调后的高效专用模型,用简单的指令或无提示词(Zero-shot)的方式完成任务,实现高效率和低成本。 下一步:从固化知识到主动智能 通过提示词蒸馏,我们成功将复杂的提示逻辑“固化”为模型自身的知识,实现了生产环境的效率优化。然而,LLM的最终形态并非仅仅是一个高效的执行器。 #Gitmeai #提示词 #LLM #prompt #人工智能
00:00 / 04:18
连播
清屏
智能
倍速
点赞12
00:00 / 01:29
连播
清屏
智能
倍速
点赞4841
00:00 / 06:27
连播
清屏
智能
倍速
点赞0