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LLM is all you need for the backend - 郑瀚Andrew
人们一直在说Github Copilot将取代程序员。我们认为这是错误的。我们已经有了类似GPT-4这种强大的LLM模型,却还要把自己限制在编写传统代码上吗?不!所有代码都有bug!代码不是对...
2023-7-21 21:33:0 | 阅读: 18 |
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《Language Model Cascades》论文学习 - 郑瀚Andrew
语言模型 (LM) 已展现出令人印象深刻的小样本学习能力,很多人建议应该将LM视为一个基础通用推理计算器,这个基础通用推理计算器可以被用于例如:scratchpadschain of tho...
2023-7-21 15:0:0 | 阅读: 11 |
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《Prompting Is Programming: A Query Language for Large Language Models》论文学习 - 郑瀚Andrew
大型语言模型在诸如对话问答、代码生成等广泛任务上表现出了出色的性能。在较高的层次上,给定一段输入,大语言模型可用于按照概率统计方式自动补全序列。在此基础上,用户用指令(instructions)...
2023-7-19 20:37:0 | 阅读: 14 |
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Guidance:A guidance language for controlling large language models - 郑瀚Andrew
与传统的Prompt或Chaining技术相比,“Guidance”能够更有效地控制LLM语言模型。“Guidance”程序允许您将generation、prompting和业务逻辑控制交织成一...
2023-7-18 11:46:0 | 阅读: 15 |
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democrat
Handlebars:一种模板渲染语言 - 郑瀚Andrew
Handlebars 是一种简单的模板语言。它使用模板(template)和输入对象(input object)来生成 HTML 或其他文本格式。一个Handlebars模板看起来像带有嵌入...
2023-7-17 21:53:0 | 阅读: 19 |
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PromptLang:A simple prompt-based programming language specifically designed for use inside GPT prompts - 郑瀚Andrew
讨论prompt programing之前,要先从zero/few-shot prompt说起。对GPT-3 在输入 0/1/n-shot prompt提示的任务上进行评估(分别包含自然语言描述...
2023-7-14 10:2:0 | 阅读: 17 |
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Function calling by LLM资料收集 - 郑瀚Andrew
Welcome to contact me. Wechat:LittleHann,My email, [email protected],Job mail:[email pr...
2023-7-11 16:43:0 | 阅读: 26 |
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随笔
《ReAct: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》论文学习 - 郑瀚Andrew
本文首先认为,到目前为止,LLM 在语言理解方面令人印象深刻,它们已被用来生成 CoT(思想链)来解决一些问题,它们也被用于执行和计划生成。尽管这两者是分开研究的,但本文旨在以交错的方式将推理和...
2023-7-10 17:47:0 | 阅读: 14 |
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信息
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优于
《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》论文学习 - 郑瀚Andrew
Figure 1: Generative agents create believable simulacra of human behavior for interactive applica...
2023-7-8 23:13:0 | 阅读: 26 |
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LangChain初探 - 郑瀚Andrew
LangChain是一个使用LLMs构建应用程序的工具箱,包含Models(LLM 调用)支持多种模型接口,比如 OpenAI、Hugging Face、AzureOpenAI ...F...
2023-7-6 18:6:0 | 阅读: 30 |
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强化学习(Reinforcement Learning, RL)初探 - 郑瀚Andrew
预期收益是强化学习中的核心优化问题可以表示为:是最优策略。5、值函数(Value Function)知道一个状态的值或者状态行动对(state-action pair)很有用。这里的值...
2023-7-4 10:25:0 | 阅读: 13 |
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maze
observation
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关于在大模型战略资源储备的不同阶段,B端开发者的行动策略的一些思考 - 郑瀚Andrew
我们先定义理想状态下,大模型应该具备哪些综合性能:指令理解能力:能够理解并遵循指令,并按照指令完成相应的逻辑推理、知识抽取、概念总结、API调用等任务多语言理解能力:能够同时理解包括中文、英...
2023-6-27 15:1:0 | 阅读: 18 |
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模型
数据
综合性
微调
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sql server注入rce实践 - 飘渺红尘✨
背景:在漏洞挖掘中,合理的利用sql注入,可以把注入转换成rce,使一个高危漏洞变成严重漏洞。在红蓝对抗中,利用注入rce,实现内网横向移动。笔者基于漏洞挖掘和红蓝对抗上遇到的sql server...
2023-6-26 11:7:0 | 阅读: 55 |
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cmdshell
注入
bypass
reconfigure
空 - 三眼乌鸦 - zha0gongz1
Three-EyedRaven内网渗透初期,我们都希望可以豪无遗漏的尽最大可能打开目标内网攻击面,故,设计该工具的初衷是解决某些工具内网探测速率慢、运行卡死、服务爆破误报率高以及socks流量代理...
2023-6-25 00:44:0 | 阅读: 45 |
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eyedraven
爆破
模块
端口
2121
Automatic quality of generated text Evaluation for Large Language Models,针对大模型生成结果的自动化评测研究 - 郑瀚Andrew
Large Language Models (LLMs) have recently grown rapidly and they have the potential to lead the A...
2023-6-23 17:54:0 | 阅读: 21 |
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模型
555
evaluation
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llms
Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models 论文学习 - 郑瀚Andrew
因为LLM,NLP的格局最近发生了革命性的变化,同时。扩大语言模型的规模已经被证明可以带来一系列好处,例如改进的性能和样本效率。然而事实证明,仅扩大模型大小依然存在一些局限性,在诸如算术常识...
2023-6-13 15:33:0 | 阅读: 12 |
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数据
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安洵杯SYCCTF2023 writeup - 渗透测试中心
一、MISC1.sudoku_easy简单的数独交互,几个小注意点,每次发送level之后sleep5秒才会返回题目将形如---------------------80010372...
2023-6-13 09:18:0 | 阅读: 39 |
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sudoku
数据
Java agent注入技术初探 - 郑瀚Andrew
拿常规的hook和event callback技术进行类比可以按照如下通俗理解:JVMTI相当于操作系统原生提供的hook和event callback回调框架,它是一个事件驱动的工具实现接...
2023-6-10 21:16:0 | 阅读: 43 |
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javaagent
注入
instrument
jvmti
crmeb java版本CMS fastjson利用 - sevck
4.5K start 2K fork的项目,之前用了低版本的fastjson,新版本修复了。https://gitee.com/ZhongBangKeJi/crmeb_java之前用1.2.56...
2023-6-8 17:50:0 | 阅读: 96 |
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帝都买房记 - sevck
最近一直理财不行,基金、股市都不稳定,年后回来突发奇想决定买房,从想买、到看房、购房,1天完成,当天就交了定金。大致流程: 看房前准备→实地看房→排号选房→提交购房资质审核资料,认购→草签,网签合...
2023-6-8 17:10:0 | 阅读: 52 |
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