Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Celeritas AI proximis annis quidem magnum ictum attulit. Re vera, AI terminum perfecte non transiit et adhuc tantum "sui promovens" in circulo parvo est.Sed id ipsum ante.
Hic articulus in hodiernum statum magnarum exemplorum intendit et loqui de rebus ad exsequendam ipsum pertinentibus. Fundatur etiam in inspiratione et summa.

De ipsa AI hic nimis detail non ingrediar, sed magis in applicationibus superioris gradus intendere.

Overview magnarum linguarum exempla

Cum de magna lingua exemplar loquimur, particulam programmatis referimus, qui "loqui" potest quodam modo linguae humanae similis.Exempla haec stupenda sunt - capere possunt contexta et responsiones generare quae non solum cohaerent sed sentiunt sicut eveniunt ab hominibus realibus.
Exempla haec linguarum operantur dividendo magnas copiarum notitiarum et litterarum formas in usu linguae latinae.Faciunt haec exemplaria ad textum generandum, quod fere indiscreta est ab iis quae homines dicunt vel scribunt.
Si umquam fabulatus es cum virtuali adiutore vel interacte cum AI agente operante, probabiliter interactus es cum magna lingua exemplare, quin id quidem intellegis! creatio et

Quod est magna lingua exemplar

• definition : Exemplar linguae magnae (LLM) est praevia processus linguae naturalis (NLP) exemplar, quod plerumque cum billions vel etiam centenis ex parametris billions, capax est ad intellegendum et generandum textum linguae naturalis.Disciplinae datae pro magna maturitate linguae exemplar ingens est.
• Officium: Magnae linguae exempla varias linguarum munerum efficere possunt, ut classificationem textus, analysin sensus, translationem machinam, textum summarium, interrogationem et systemata respondere, etc.
• technica fundamenta: Ex Architectura Transformer utens sui Operam mechanismum ad processum seriei data
• develop: A veterum RNN et LSTM ad exempla currenti ut BERT et GPT, numerus parametri et effectus emendare perseverunt.

Quod apparatus doctrina

• definition: Apparatus discendi genus est intelligentiae artificialis quae dat systemata computatralia ex notitia discendi ac decernendi vel praedictiones, quin explicite programma.
• typeComplectens eruditionem praevisam, eruditionem non supervisam, addi- ctionem semi-praepositi et supplementi eruditionis
• application: late in recognitione imaginis adhibita, agnitio sermonis, systemata commendationis, analysi predictive et aliorum agrorum
• Key conceptus: delectu pluma, exemplar disciplinae, overfitiationis et inconvenienti, exemplar aestimationis, etc.

Quod est alta doctrina

• definition: Alta discendi copia est machinae discendi quae utitur neural retis structura simili cerebro humano ad discendum formas multiplices notitiarum per multi-circuitum (profundum) transmutationes nonlineas.
• core components: Neural retis stratis, munera activation, munera amissio, algorithms ipsum.
• Architecture: Including reticulum convolutionale neurale (CNN), recurrentem retis neuralis (RNN), longi-term retis memoriae (LSTM) et transformatoris (Transformer) etc.
• application: Progressus revolutionarius factus est in campis imaginis et sermonis cognitio, linguae naturalis processus, sui iuris incessus, etc.

Magna exempla linguae intelligentes

Cur opus est ut unum capitulum ad "intelligas" magnas linguas exempla aperire, postquam inspicienti exempla magnarum linguae supra scripta? quo facilius nobis application accumsan melior.
Imprimis possumus generaliter dicere machinam discendi singularem invenire "munus" quod nostrum initus in optatum output transformare potest. Exempli gratia, si input 1 et output 5 expectemus; input 2 et output 10, erit haec functio y=2*x.Aut si felem imaginem ponimus, eam volo exprimere verbum "cat", vel si input "hi" erit output "salve", etc.

Revera, hoc potest videri problema mathematicum in essentia. Utique, quaestio ipsa multo magis implicata erit quam supra exemplum.

Historia

1. Primis diebus, homines semper machinas facere sicut homines cogitare voluerunt. Eo tempore homines maxime "avis volantes scholam" promovit alarum. Sed hic effectus non est valde bonum magnum est, et difficile est problema multiplicium significationum uno verbo solvere.Generaliter, nimis implicata est ad imitandum humanum cerebrum, et difficile est consequi simpliciter codicibus et functionibus uti.

2. Intelligentia Artificialis 2.0 era: exsequendi notitia agitatae "statistics-substructio intelligentiae artificialis". Cur omnia genera magnarum exemplorum exorta sunt sicut fungos post pluviam post GPT3 cessum? Pleraque turmae AI diu investigaverunt, sed primis diebus, omnes lapides sentientes flumen transibant. Etsi multa consilia et cogitationes erant, non ausi sunt obsideri in studis augere et omnes intra limitatum ambitum erant. Eventus GPT3 omnibus videre permisit certam methodum fieri posse, quae utendi ingentes notitiarum statisticos computandi coepi crescite investment et hoc iter

3. Magna notitia gradu machinae intelligentiae prosilire potest; maxima significatio utendi magnas notitiarum copia est permittere computatores ad res complendas, quae solum homines antehac facere potuerunt.

• Core idea: Ex statistica notitia in magna copia notitiarum, "parametrorum agmen" ad eventus aptandos (essentia est "statistica" potius quam "bionica")
• Praecipua utilitates: Cum copia notitiarum accumulat, ratio meliores et meliores fieri perget;
• Core elementa: "magna data", magna, multi dimensiva et magna data
• "Rote eruditionis" fundatur in magna notitia magna, multi-dimensionalibus et comprehensivis;
  Per statisticam intelligentiam artificialem "quaestiones intelligentiae" transformantur in "quaestiones datae", computando
  Machinae "incertas difficultates" solvere possunt per doctrinam de magnis data

Essentiale

Ita clavis ad problema quaestionem probabilitatis fit. In praesenti, magna exemplaria probabilitatem e magna notitia calculant ut summa probabilitas sequentis textus vel certae paragraphi in medio textui definiatur, et deinde illud outputet.Quae quidem essentia non est generare nova, sed ratiocinari.

Exempli gratia, ubinam caput Sinarum?Keyword per algorithmum extractum est caput Sinarum est
Tunc magnum exemplar e notitiarum massivarum computat quod caput Sinarum verisimile est verbum Beijing secutum, ut rectam eventum outputet.

Magna exempla confidunt in "rote discendi" ingentes copiae notitiarum ad facultatem hodiernam consequendam.
Ergo, notitia qualitatis ad magna exempla erudienda est etiam valde critica. Eodem tempore fere possumus cogitare modum superiorem magnarum exemplorum.

AIGC systema

AIGC, seu Intelligentia Artificialis Contenti Generatae, technica est quae utitur machina discendi algorithmorum ad varias contentorum genera automatice generandas, inter textum, imagines, audio et video. Per magnas rerum notitiarum ponderationes dividendo, AIGC systemata linguam, visivam et audientiam discunt, ut novas continentias similes aut etiam indiscretas ab contento humano creato discant.
Omne opus digitale per "magnum exempla" subvertendum verisimile est.
Pleraque nostra currentis applicationis stratum opus ad AIGC systema pertinet
Post GPT3.5 exemplaria magna instrumenta iam uti possunt.
• Plug-ins et networking: supplendum memoriae defectus ipsius magni exemplaris, initium officialis LLM discendi uti instrumenta.
• Function: LLM appellare discit APIs ad operas multiplices complendas, quod est praecipuum officium fabrum retro-finium (praeceptis aculeis dare automatice diffusionem vocabo et alia exempla ad operas multi- modales ut trahendi et dialogi efficiendi)
• Sit exemplar "cogitare": magna exempla dirigere facultates logicas habere, nucleus in promptu est: "Memoria Tool Plana"

Exsequendam AI engineering projects

Re quidem vera, exsequenda AI inceptis eadem est ac inceptis ordinariis. Core institutionis initialis institutio debet esse ut liquido intellegatur nucleus problematum, quae incepta est solvere, ac deinde cogitationem dilatare, ac deinde exsequi. postulare analysis, technicae lectio, etc.Non valde bona sumus in magna exempla quaerendi in schedula applicationis.

Quam ad terram

Promptus Project (Phase I)

Quicumque qui parvam expositionem ad AI habuit, scire potest cogitare. In 2022-2023, investigatio initialis in AI hac adhuc innititur, id est, quomodo interrogare possit ut AI melius sensum tuum capiat, ad clavem tuam clavem attende. puncta et melius responsa praebere
Limen relative humile est, et amplissimae applicationes ad promptum exemplar designantur.Facultates aliquas necessitates occurrere posse secundum exemplar fundamentale positum

RAG quaerere (scaena secunda)

RAG (Genes Retrieval-Augmented) est technicae intelligentiae artificialis quae exempla retrievali componit et exempla generationis. Auget facultates respondens magnarum exemplorum linguarum (LLMs) reperiens notitias pertinentes ex scientia turpi vel datorum et cum questionibus usoris coniungens. RAG technicae artis amplificare accurate et congruentiam applicationum AIJ, praesertim in missionibus, qui de certa scientia dominii respiciunt vel recentissimas informationes requirunt.
Principium operans RAG maxime duos gradus includit:

1. Retrieval: Ex interrogatione utentis, RAG exemplar retrievalis utitur ad explorandum et extrahendum maxime pertinentes informationes vel documenta in basi cognitionis.
2. Generatio: Informatio recepta pro input ad exemplar generationis adhibetur, una cum interrogatione usoris, ex qua exemplar generationis responsa vel contenta gignit.
   Commoda technologiae RAG sunt:
   • Scientia renovationis: Facultas ad notitias recentissimas accedere, non solum scientiam in forma disciplinae
   • Reducere hallucinationes: reducere tendentiam LLM ad generandum impropria vel falsa notitia ope externarum cognitionum fontibus
   • Data securitate: Permittit negotia privata notitia uti sine impositione ad suggesta tertia partium
   • Sumptus efficax: RAG solutionem oeconomicam magis praebet quam magna exempla retinens vel bene-tuning

Munus specialium exempla (Phase 3)

Sed hoc limen relative altum est, et quaedam sunt requisita ad vim computandi, datam et algorithms.

Negotium consilio implemented

Gradus unus: Ideation and Exploration

Metam: Actio FACULTAS verificationis, consilium prototypum secundum negotia postulata, et constructum PromptFlow ad experimentum clavis suppositis

• Core Input: Negotia Objectives Serena
• Clavis output: Cognoscere an exemplar linguae magnae (LLM) negotium requisitis occurrere possit, clavem positos constituere vel negare
• Clavis agendi consilia:
  • Distinxit negotium uti casibus
  • Aptum exemplar fundamentale magnum deligere ac necessarias notitias ad subsequentes bene-tuning (SFT) vel alios usus parare
  • Designare et aedificare PromptFlow, exponere et probare hypotheses facundia

Gradus II: aedificate et augendae

Finis: Censeo solutionum robustitatem in ampliori amplitudine datastarum et exemplar perficiendi augere per artes ut bene-tuning (SFT) et generationis auctae retrieval-(RAG)

• Core initus: Negotia proposita cum consilio praeliminari (exitus gradus 1)
• Clavis Output: Perfecta solutio negotii, parata explicandi ad systema producendum
• Clavis agendi consilia:
  • Quin efficaciam PromptFlow in specimen notitia
  • Evaluate et optimize PromptFlow et explorare melius suggerit et instrumenta
  • Si proposita expectata fiunt, ampliori notitiae ad probationem tenduntur, et effectum ulterius per SFT, RAG aliasque technologias emendant.

Gradus III, Perge res

Propositum: Perficite stabilem operationem systematis AIGC, systemata vigilantia et terrorem integrate et continuam integrationem et continuam instruere (CI/CD) consequi.

• Core input: an AIGC systema solvendo idoneum problema specifica
• Key Outputs: Productio-gradus agendi rationum quae vigilantia ac vigilantia systemata integrant, et processus CI/CD.
• Clavis agendi consilia:
  • AIGC ratio explicandam
  • Integra magna vigilantia et vigilantes facultates ut systematis facultates in applicationibus haerent
  • Applicatio operandi mechanismum constitue, inter continuam iterationem, instruere ac renovationem
    Per hunc processum, omnes gradus a probatione conceptus ad productionem instruere certum est, moderatum, et proposita negotiatione impelli.

Promptus technology

1. Agens partes principales content fragmenta

Summa argumentorum excerpta sunt fundamenta textualis adhibita cum instructionibus ad eorum efficaciam significanter augendam.

1. Definition of the main content:
   • Praecipua contenta est nucleus textus exemplaris processus vel transformationis, plerumque cum mandatis ut fines specificos consequi possit.
2. Exempla applicationis:
   • Exemplum 1: Praebere partem Vicipaediae textum [text] cum instructione "Quaeso summatim superius contentum".
   • Exemplum 2: Data mensa in qua informationes cervisiae [text], instructio est "Enumerare omnes cerevisias in mensa cum gradu minus quam 6 graduum".

2. exsequendam belli principalis contentus

Imprimis methodi ad principale contentum assequendum, inter:

• Exempli gratia: Exemplar permittit ut autonome colligat actiones quae opus sunt ut perficiantur exempla praebendo potius negotium quam instructiones directas complere.
• Derivari: Utere instructionibus cum clues ut exemplar ratiocinationis gradatim dirigat ut ad responsum perveniatur.
• Formulae: Reusable promptum felis cum placeholders praebet, customizationem praebet ad usus proprios casus.

3. Virtus exemplorum.

Exemplar ostendens quomodo output generandi ex datis mandatis, exemplar output exempla colligere potest, sive zephyrum, sive iactum sive paucae scientiae.

• componens;
  • Altiore missionis descriptio.
  • Exemplum range desiderati output.
  • Duc ad nova exempla quae initium habent pro operibus subsequentibus.

4. Partes regens extare (Cue)

Cum clues magnis exemplaribus providendo ut eas in logica ratione in clara directione dirigant, simile est gradatim formulam praebere ut exemplar auxilium gradatim responsum obtineat.

5. Customization templates (Template)

Valor templates in creandis ac evulgandis bibliothecis suggerit pro certis locis applicationis quae optimized sunt ad contextum specificum vel exemplum applicationis.

• Optimization tip: Fac responsiones magis pertinentes et accurate ad scopum usoris coetus tui.
• Resource reference: The OpenAI API specimen pagina praebet opes templates.
• Exemplar munus assignationis: Accommodare ad intellegentiam exemplaris negotii congruentiam referendo identitatis munerum exemplar (sicut ratio, user, adiutor, etc.).

Promptum exempla provectus

# 职位描述：数据分析助手
## 角色
我的主要目标是为用户提供专家级的数据分析建议。利用详尽的数据资源，告诉我您想要分析的股票（提供股票代码）。我将以专家的身份，为您的股票进行基础分析、技
术分析、市场情绪分析以及宏观经济分析。
## 技能
### 技能1：使用Yahoo Finance的'Ticker'搜索股票信息
### 技能2：使用'News'搜索目标公司的最新新闻
### 技能3：使用'Analytics'搜索目标公司的财务数据和分析
## 工作流程
询问用户需要分析哪些股票，并按顺序执行以下分析：
**第一部分：基本面分析：财务报告分析
*目标1：对目标公司的财务状况进行深入分析。
*步骤：
1. 确定分析对象： 
                                   

                    上一篇
                    下一篇