分类目录归档：人工智能
提示工程（Prompt Engineering） 是一种通过精心设计输入提示（Prompt），以优化大型语言模型（LLM）输出的过程。语言模型的输出强烈依赖于输入的提示，正确的提示能够引导模型生成更符合预期、准确且高效的结果。
清晰的提示让模型知道你需要哪些信息，避免了多余的输出或偏离主题的回答。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种常用于处理序列数据的神经网络结构。与传统神经网络不同，RNN 在处理序列数据时具有记忆能力，能够保留之前输入的信息，并应用于当前的输入。这使得 RNN 在自然语言处理、时间序列分析、语音识别等领域大放异彩。
RNN 的一个重要特点是它的隐藏层通过时间进行连接，可以通过时间步骤来传递信息，这使得 RNN 能够处理长度可变的输入序列。然而，传统的 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列上的表现。为了解决这个问题，后续出现了一些改进型的 RNN 结构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU...
在机器学习和自然语言处理等领域，嵌入（Embedding）是一种将高维离散数据（如单词、类别标签等）映射到低维连续向量空间的技术。其核心思想是通过学习数据的内在结构和语义关系，将数据表示为一种更紧凑、更具语义信息的向量形式。例如，在自然语言处理中，单词嵌入（Word Embedding）将每个单词表示为一个固定维度的向量，这个向量能够捕捉单词的语义、语法和上下文信息。
常见的嵌入方法