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prompt-lookup-decoding

提升输入相关任务解码效率的创新技术

Prompt Lookup Decoding推测解码自回归解码LLM性能优化Github开源项目

Prompt-lookup-decoding是一种创新解码技术，利用输入提示中的字符串匹配生成候选令牌序列，替代了传统投机解码中的草稿模型。该方法在输入相关任务中显著提升处理速度，同时保持输出质量。无需模型修改或额外数据存储，适用于各类解码器模型及解码策略。特别适合摘要、文档问答和多轮对话等存在高度n-gram重叠的任务，能有效提高处理效率。

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Prompt-to-Prompt是一个基于潜在扩散和稳定扩散模型的图像编辑项目。它通过注意力机制控制,实现了替换、细化和重新加权等多种提示词编辑方式。项目还包含用于编辑真实图像的空文本反转技术,能够通过简单的文本提示实现精确的图像编辑和生成。
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OpenPrompt - 开源Prompt学习框架，兼容多种预训练模型和自定义模板
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OpenPrompt是一个开源的Prompt学习框架，提供灵活且可扩展的解决方案，兼容Huggingface transformers等预训练模型。支持多种提示方法，如模板化和Verbalizer，简化Prompt学习和模型训练。支持UltraChat等新项目，广泛应用于各类NLP任务。
Prompt Picker - AI提示词优化平台 助力提升应用效果与成本效益
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Prompt Picker是一款专业的AI提示词优化平台，支持并行实验和评估多个提示词，加快迭代速度并改善用户体验。通过配置实验、评估内容和分析结果三步流程，用户可以优化系统提示词，实现AI应用优化。该平台不仅有助于提升用户体验，还能通过筛选最简洁有效的提示词降低查询成本，提高提示工程效率。无论是开发企业级应用还是优化ChatGPT日常使用，Prompt Picker都能帮助用户从AI系统中获取最优效果，确保AI应用的高质量输出和成本效益。
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本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。
PromptPapers - 探索预训练语言模型的提示调整技术及其最新进展
PromptPapers为预训练语言模型的提示学习提供全面研究和技术资料，旨在优化模型训练和任务集成。为促进该领域技术的进步，项目持续更新，并欢迎研究人员分享新成果。
LLM-Prompt-Library - 专为大型语言模型设计的全方位提示库
AI绘图GithubLLM提示库开源项目机器学习编程帮助语言模型
LLM-Prompt-Library 提供各类大型语言模型的提示集合，实现文本操作、医疗助手及代码生成等多场景应用。该项目以其实用性和活跃的社区支持为开发者提供价值，促进技术交流。
prompttools - 全面LLM实验评估工具集
GithubLLMPromptTools人工智能向量数据库开源项目提示词实验
PromptTools是一套开源的LLM实验工具集，支持向量数据库和提示词的测试与评估。该工具兼容OpenAI、Anthropic等多个主流API，提供代码、笔记本和本地playground界面。开发者可以便捷地比较不同模型和参数性能，并评估向量数据库检索准确性，有效提升AI开发效率。
PromptPoint - 自动测试和优化LLM输出的提示工程平台
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PromptPoint是一个专业的提示工程平台，为团队提供LLM提示的设计、测试和部署解决方案。平台具备自动化测试和输出评估功能，帮助确保LLM输出质量。用户可创建、组织提示配置，运行自动测试并获得结果。支持版本控制、部署和使用监控，可连接多种大型语言模型。无代码设计让团队成员都能参与提示工程，促进技术与实际应用的结合。
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