个人笔记

1 简介

以构建客服助手为例，使用不同的 Prompt 链式调用LLM搭建复杂应用

2 语言模型及其 Token

LLM 可以通过使用监督学习来构建，通过不断预测下一个词来学习

LLM 的输出是token，代表常见的字符序列

• 例如，对于 "Learning new things is fun!" 这句话，每个单词都被转换为一个 token
• 而对于较少使用的单词，比如单词 &qu

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《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》

本课程包含大量提示工程的场景示例，笔记中仅作简单记录

1 简介

LLM 的两种类型：

• 基础 LLM：基于文本训练数据，训练出预测下一个单词能力的模型
• 指令微调（Instruction Tuned）LLM：基于预训练好的LLM的，使用输入（指令）和理想输出（遵循这些指令的良好回答）

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本文中大部分算法都可通过R语言的latend包复现

1 GBTM

轨迹分组算法（Group-based trajectory model，GBTM）

• 最早由 Daniel Nagin 于 1999 年在知名心理学方法学杂志「Psychological Methods」开始推展
• 接着由 Bobby Jones 与 Daniel Nagin 于 2001 年发表了 SAS procedure2，于是此方法慢慢

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GBTM理论：GBTM

GMM理论：GMM

1 论文汇总

1.1 收缩压时序轨迹与急性脑出血结局

论文地址

论文标题：Temporal Trajectory of Systolic Blood Pressure and Outcomes in Acute Intracerebral He

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中文标题：基于语言模型构建可组合的机器人3D操纵图

英文标题：VoxPoser: Composable 3D Value

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中文标题：基于3D神经网络的中期全球天气准确预测

英文标题：Accurate medium-range globa

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中文标题：解耦上下文处理上下文增强语言建模

英文标题：Decoupled Context Processing for Context Augme

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仅搜集收录了部分个人感兴趣的文章，并进行简单记录

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