Prompt

主流的 prompt 格式都是采用 Markdown 格式，这是一种标记语言，可以让 prompt 结构更清晰。最重要的是大模型天然能看懂这种格式的文本。

GPTs 上也有很多项目是为然见开发人员设计的GPT，他能将自然语言翻译成函数代码，并能进行调试、协助解决运行时的报错，以满足满足编码和软件开发的不同方面，因此，如果您是经验丰富的开发人员或初学者，或者您只是没有预算为您的小型项目聘请全职全栈开发人员。

由于时间序列的distribution shift等问题，本文对输入序列做了一步趋势项季节项分解。每个分解后的时间序列，都单独做标准化，然后分割成有重叠的patch。

随着大模型的越发成熟，后续可能会涌现更多精通编写 prompt 的工程师，它们的目标就是通过这些原则来打破人与 AI 之间沟通的界限，让复杂的技术表述变得亲民而富有成效。

文中列举了一些之前的prompt方法，基本思路就是预训练定义一个prompt文本，把时间序列数据填充进来，让模型直接生成预测结果。

在我们开始详细分解并深入探讨这个公式之前，有一点非常关键，那就是我们必须认识到解题过程中顺序的重要性，就像制作精美菜肴时对配料加入顺序的严谨把控，值得注意的是，并不是每一个步骤都是严格必须的，有些可以视具体情况进行省略或调整。

假设有人需要在 TED Talk 上讨论心理健康的重要性。这种方法可以帮助他们集中注意力，理解听众的需求，将信息综合为一个连贯的叙述，评估演讲的流程和节奏，并为他们提供最终的脚本和幻灯片。

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生成式人工智能正在快速发展，许多人正在尝试使用这项技术来解决他们的业务问题。

对于新手来讲，为了得到高质量的答案，每次要从不同的角度，用不同的修饰词来回调整Prompt很多次，很浪费时间。有没有什么办法可以解决呢？今天给大家分享一个指令，可以快速的调整和完善自己的Prompt。

ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的应用程序激增。当涉及到生成式AI时，"prompt"通常指的是作为输入给模型的初始提示或指示。它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。

虽然文本框可以输出任何内容，你却不能保证每次都能把正确的单词串联在一起输入文本框。因此，与 ChatGPT 相关的别名出现了，它就是“Prompt工程”，在过去的几个月里备受追捧。

Perplexity Copilot 是他们的新功能，基于 GPT-4 构建，支持一种新的、更强大的搜索方式。

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