08 2024 档案
摘要：参考论文：https://arxiv.org/pdf/2401.02038v1 一、训练方面 1、数据预处理 （1）除噪音 a.去除离群值：使用统计方法（如 z-score、IQR）识别并移除异常数据点。 import numpy as np from scipy import stats data
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摘要：一、提示工程(Prompt Engineering)方法 1.1 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)技术 利用外部权威知识库来增强LLM的响应,提高输出的准确性和时效性。 1.2 自我优化反馈和推理技术 使LLM能够自我纠正和提高可靠性。 1.3
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