在机器学习（Machine Learning）中，元数据（Metadata）是非常重要的一个概念。
一、定义和基本概念
元数据本质上是“关于数据的数据”。它提供了有关机器学习中所使用数据的额外信息，这些信息本身不是原始数据的内容，但对于理解、处理和评估数据以及模型训练过程至关重要。例如，对于一个图像数据集，图像本身的像素值是数据，而图像的拍摄日期、拍摄设备、图像所属类别标签等信息就是元数据。
二、元数据的类型
在生产环境下的大语言模型（LLM）中，“格式化提示（format prompt）”包含以下几个关键要点：
财联社 app 是一款专注于财经领域的专业资讯平台，以下是对它的详细介绍：
在行 App 是由果壳网于2015年孵化的一款知识技能共享平台，后获得腾讯、红杉、元璟等知名风险资本投资.以下是对它的具体介绍：
短线选股（即日内交易或短期持股）的选股流程主要依赖于技术分析和市场情绪，而非基本面的深入分析。其目的是在短期内抓住股价的波动，通常是在一天内买入并卖出股票，因此需要快速反应、准确判断市场趋势。以下是一个典型的短线选股流程，适合今天买、明天卖的策略：
在短线交易中，最重要的是明确你的目标——抓住短期股价波动。因此，你的投资策略和选股方式都需要快速、灵活。例如，目标可以是： - 赚取股价的快速波动（如1%-5%的波动） - 按时卖出，避免持股过长时间 - 根据市场消息或技术信号快速决策
快速筛选出适合短线交易的潜力股票是选股的第一步...
在提示体工程（Prompt Engineering）中，“推理”（inferring）通常指的是根据给定的提示或上下文信息，模型自动推导出隐含的结论或答案。这与传统的基于规则的推理方法不同，提示体工程依赖于大语言模型（如GPT系列）从大量数据中学习的能力，通过对提示的理解和推断，生成合理的输出。
例子：如果用户问“明天的天气怎么样？”，模型推理出用户是在询问某个地点的天气，可能需要根据地理信息推断出该地区...
大语言模型（LLM）在长文本摘要总结方面的应用通常包括对长文档的提取性总结和抽象性总结。以下是这两种方法的解释及其在LLM中的实现方式：
以下是常见云提供商的云主机包年包月价格表格，价格仅供参考，实际价格可能因配置、地域、促销活动等因素有所不同：
| 云主机类型 | 配置 | 阿里云 | 腾讯云 | 华为云 | 京东云 | 百度智能云 | 天翼云 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 轻量应用服务器 | 2核2G 3M带宽 50GB高效云盘 | 108元/年 | 61元/年 新用户68元/年 |
61元/年 | 50元/年 | 48元/年 | - |
| 轻量应用服务器 | 2核2G 4M带宽 | - | 79元/年 | - | - | - | - |
| 轻量应用服务器 | 2核4G 5M带宽 | 297.98元/年 | 252元/15个月 756元/3年 |
- | - | - | - |
| ECS云主机 | 2核2G 3M带宽 | 99元/年 （ECS经济型... |
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