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Tech Savvy AI 研讨会传单 24-25
在本次研讨会上，与会者将深入探讨为 AI 工具设计有效提示的艺术。他们将探索设计提示的技术，以便从 AI 系统获得准确且有用的响应。本次会议将包括实践活动，以练习创建和完善提示。
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
参观视觉模型的蒸馏
摘要 - 简单的提示学习方法可有效地适应视觉语言模型（VLMS）到下游任务。然而，经验证据表明，现有方法的趋势是他们过度拟合的班级，并且在看不见的阶级上表现出降解的表现。此限制是由于训练数据中对所见类的固有偏见。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的软提示学习方法，称为蒸馏混合物（MOPD），该方法可以从硬手工制作的硬提示中有效地传递有用的知识（又称A.K.A.老师提示）到可学习的软提示（又称学生提示），从而增强了在看不见的课程上软提示的概括能力。此外，提出的MOPD方法采用了一个门控网络，该网络学会选择用于迅速蒸馏的硬提示。广泛的实验表明，所提出的MOPD方法的表现优于现状的基准，尤其是在看不见的类别上。
利用chatgpt选择文献进行荟萃分析显示减少工作量，同时保持与手动策划相似的召回水平
为此，我们设计了四步管道Lars-GPT（图1）。首先，用户需要选择标准（通过过滤荟萃分析的某些合适标准），并为每个标准创建一个提示（单prompt;表1）。第二，用户需要使用一些记录来评估这些单个奖励，然后选择单个prompts的最佳组合。第三，用户需要选择一个最佳组合的及时策略，并根据所选的提示策略合并提示（组合启动；补充文件1）。最后，合并后的预订以及每个记录的标题和摘要将作为聊天完成。关于记录是否符合用户标准的决定将从返回的答案中提取。在这项研究中，我们使用OpenAI提供的API（应用程序编程界面）评估了GPT-3.5（GPT-3.5-Turbo-0301）和GPT-4（GPT-4-0314）。实际上，LARS-GPT可以使用Python分批进行。
研究论文信息从具有生成预训练的变压器模型的临床文本中提取
目的：由于其非结构化的性质，处理和分析临床文本具有挑战性。本研究比较了GPT（生成预训练的变压器）-3.5和GPT-4的性能，用于从临床文本中提取信息。材料和方法：将三种类型的临床文本包含患者特征，病史和临床测试结果从开放式期刊中的病例报告中提取的临床测试结果被用作输入。随后，使用贪婪方法作为解码策略将包含信息提取查询的简单提示应用于两个模型。当GPT模型在某些任务中的表现不佳时，我们将使用特定于任务定义的替代解码策略或合并提示。将GPT模型产生的输出评估为真或错误，以确定信息提取的准确性。结果：从60个病例报告中提取了包含患者特征（60个文本），病史（50个文本）和临床测试结果（25个文本）的临床文本。GPT模型可以通过简单提示准确提取信息，以从临床文本中提取直接信息。与GPT-4相比，GPT-4的准确率明显更高（95％），而GPT-3.5（70％）。GPT-3.5（78％）在提取体重指数（BMI）中的表现优于GPT-4（57％）。利用性行为和BMI的替代解码策略并不能实际改善这两种模型的性能。在GPT-4中，修订的提示（包括每个性别类别的定义）或BMI公式的定义，纠正了所有关于在主要工作流程中产生的性别和BMI的不正确响应。结论：GPT模型可以通过简单提取直接信息的简单提示来充分发挥作用。对于复杂的任务，将特定于任务的定义纳入提示是一种合适的策略，而不是仅依靠简单的提示。因此，研究人员和临床医生应使用其专业知识来创建有效的提示，并在从临床文本中提取复杂信息时监控LLM结果。
常见问题解答：Genai风险 /解决方案< / div>
为了减少MS OAI使用有害的风险，Azure OpenAI服务包括内容过滤和滥用监控功能。要了解有关内容过滤的更多信息，请要求Intelagree提供MS OAI服务内容过滤详细信息。要了解有关滥用监控的更多信息，请要求Intelagree提供更多细节。内容过滤是随着服务过程提示以上所述生成内容的同步进行的。没有任何提示或生成的结果存储在内容分类器模型中，并且提示和结果不用于训练，再培训或改进分类器模型。MS OAI滥用监控检测并减轻了反复出现的内容和/或行为的实例，这些实例表明，以可能违反Azure OpenAI服务的行为守则的方式使用该服务（此链接的详细信息：行为守则：其他适用的产品条款。为了检测和减轻滥用，MS OAIS存储了所有提示，并牢固地生成了三十（30）天。（如果Microsoft客户获得批准并选择以配置滥用监控的情况，没有提示或完成，如下所述 - Intelagree已被批准并选举了此有限的访问选项，因此Microsoft和Microsoft员工都无法保留这些输入/输出选项。合同风险 /解决方案< / div>
强化学习可以解锁大型语言模型中的隐藏危险吗？
大型语言模型（LLMS）在自然语言任务中表现出了令人印象深刻的能力，但是由于他们在互联网文本中的培训，它们的安全性和道德仍然有争议。为了解决这些问题，已撤消对齐技术，以提高LLM的公共可用性和安全性。然而，通过这些模型产生有害内容的潜力似乎仍然存在。本文探讨了越狱LLM的概念 - 通过对抗触发器来避免其对齐。预先使用的方法，例如软嵌入提示，手动制作的提示和基于梯度的自动提示，由于其对模型访问的要求以及生产低的手动制作提示，使其在黑盒模型上取得了有限的成功，这使它们容易被阻止。本文使用强化学习引入了一种新颖的方法，以优化副词触发器，仅需要推理API访问目标模型和小型替代模型。我们的方法利用了基于Bertscore的奖励功能，可以增强对抗性触发器在新的黑盒模型上的可传递性和有效性。我们证明，这种方法改善了以前未经测试的语言模型的对抗触发器的性能。
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新兴的大规模文本对图像生成模型，例如稳定扩散（SD），表现出了高忠诚度的压倒性结果。尽管取得了巨大进展，但当前的最新模型仍在难以生成完全遵守信息提示的图像。先前的工作，参加和激励，引入了生成语义护理（GSN）的概念，旨在优化推理时间期间的跨注意，以更好地纳入语义。它在产生简单的提示（例如“猫与狗”）时展示了有希望的结果。但是，在处理更复杂的提示时，其功效会下降，并且没有明确解决属性绑定不当的问题。要解决涉及多个实体的复杂提示或场景所带来的挑战并获得改进的属性绑定，我们提出了划分和绑定。我们介绍了GSN的两个新颖的损失目标：一种新颖的出席率损失和具有约束力的损失。我们的方法在忠实地合成所需物体的能力方面脱颖而出，并从复杂提示中提高了属性对齐，并在多个评估基准中展示出卓越的性能。项目页面和代码。
KSU AI 引文指南
如果使用大量后续提示，请提供提示“最终版本”的近似值。该提示的长度不应超过一个句子。单个提示和输出会生成仅供用户帐户访问的唯一 URL，因此 APA 引用使用 AI 工具的通用 URL - 如上所示。有关更多信息，请阅读 MLA“如何引用生成式 AI”指南。