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LLM写ABAP代码的最新进展

Answer

大型语言模型(LLM)在编写ABAP代码方面的能力正在不断提升。ABAP(高级业务应用编程)是SAP系统的编程语言,专门用于开发企业资源规划(ERP)软件。以下是一些LLM编写ABAP代码的最新进展:

  1. 代码生成:LLM可以基于自然语言描述生成ABAP代码片段,帮助开发者快速实现特定功能。

  2. 代码补全:通过机器学习技术,LLM能够预测并补全ABAP代码,提高开发效率。

  3. 代码审查:LLM可以分析ABAP代码,识别潜在的错误和不规范的编程实践。

  4. 文档生成:LLM能够根据ABAP代码自动生成文档,包括函数描述、参数说明等。

  5. 模式识别:LLM可以识别ABAP编程中的常见模式和最佳实践,并在代码生成时应用这些模式。

  6. 交互式学习:一些LLM提供交互式学习环境,帮助开发者通过实例学习ABAP编程。

  7. 集成开发环境(IDE)插件:LLM技术被集成到ABAP开发工具中,提供智能代码提示和错误检测。

  8. 自动化测试:LLM可以生成测试用例,帮助自动化ABAP代码的测试过程。

  9. 性能优化:LLM可以分析ABAP代码的性能瓶颈,并提出优化建议。

  10. 跨语言能力:一些LLM能够理解多种编程语言的概念,并将其应用于ABAP代码的编写。

然而,尽管LLM在编写ABAP代码方面取得了进展,但它们仍然面临一些挑战,例如:

  • 领域特定知识:ABAP是一种领域特定的语言,需要对SAP系统有深入的理解。
  • 复杂逻辑处理:企业级应用的逻辑可能非常复杂,LLM需要能够处理这些复杂性。
  • 代码维护性:自动生成的代码需要易于理解和维护。

随着技术的发展,LLM在ABAP编程领域的应用将越来越广泛,但它们可能仍然需要与人类开发者合作,以确保生成的代码既高效又可靠。

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LLM应用可观测性
LLM 应用的可观测性主要体现在以下方面: LangChain:借助 LangSmith 提供更好的日志、可视化、播放和跟踪功能,以便监控和调试 LLM 应用。LangSmith 是基于 Web 的工具,能查看和分析细化到 class 的输入和输出,还提供跟踪功能,用于记录和展示 LLM 应用的执行过程和状态,以及 LLM 的内部信息和统计数据。 Langfuse:为大模型应用提供开源可观测性和分析功能,在可视化界面中可探索和调试复杂的日志和追踪,并使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟,提高响应质量。 此外,微软(中国)的《面向大模型的新编程范式》报告中也强调了在线监控和可观测性的重要性。
2025-04-11
LLM模型响应时间较长,如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题,可以考虑以下方法: 1. 参数有效调整:这是一种新颖的微调方法,通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集,或者是一组全新的参数,例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计:采用合适的提示方法,如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示;一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例;Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时,可以使用结构化模式设计提示,包含上下文、问题示例及相应答案等组件,以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数:尤其是 Top K 和 Top P,不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量:即使有良好的提示设计,模型输出仍可能不稳定,需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间:微调大型模型可能耗时且成本高,为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本,需要综合评估和优化。
2025-04-11
除了LLM,就没有AI模型了吗?
除了 LLM ,还有很多其他类型的 AI 模型。以下为您详细介绍: 1. 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型。 2. 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律。经典任务包括聚类,比如拿一堆新闻文章,让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 3. 深度学习:一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 谷歌的 BERT 模型:可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC 。
2025-04-11
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导: 1. 安装地址:https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案)。 4. 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 此外,在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中,也有关于 AnythingLLM 的介绍: 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT!可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺,作者按照他的视频进行了实操,并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27
anythingLLM本地部署
以下是关于本地部署大模型以及搭建个人知识库的相关内容: 一、引言 作者是大圣,一个致力于使用 AI 工具将自己打造为超级个体的程序员,目前沉浸于 AI Agent 研究。本文将分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库,读完可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。 五、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更灵活掌控,需要额外软件 AnythingLLM,它包含所有 Open WebUI 能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库: AnythingLLM 中有 Workspace 概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式,提供 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档数据给出答案)。 配置完成后可进行测试对话。 六、写在最后 作者推崇“看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣,可联系作者或加其免费知识星球(备注 AGI 知识库)。 本文思路来源于视频号博主黄益贺,作者按照其视频进行实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-26
LLM的原理
LLM(大语言模型)的工作原理如下: 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例,在 Transformer 中,会由 Attention 层对其加入更多信息补充,如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等,这些补充信息作为输入给到下一个 Attention 层,层与层之间,哪些信息补充、保留、传递,由模型自主学习,最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 形象地说,就像人阅读文章时的连贯性注意力过程,在阅读理解时,脑子里会消化吸收记忆,记忆的不是点状知识,而是网状经验。 大模型以词向量和 Transformer 模型学习海量知识,把知识作为向量空间中的关系网存储,接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。 观察大模型回复,是一个字一个字流式输出的,因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容。比如输入法输入联想,根据输入的单个字推测下一个字,加入上下文能帮助模型理解下一个字。但存在两个问题:一是全量数据计算算力吃不消,二是仅算字的概率易被不相干信息干扰,此时词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制解决了难题。 另外,RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生,事实性知识与 LLM 的推理能力相分离,被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中,分为参数化知识(模型训练中学习得到,隐式储存在神经网络权重中)和非参数化知识(存储在外部知识源,如向量数据库中)。
2025-03-25
请帮我整理关于AI最新进展和应用的介绍内容
以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍: 医疗领域: ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老,筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面: AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济,可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面: 流式训练方式提升了训练速度和质量,基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具,如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备,通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求,如 define 平台,coach 平台有新版本模板和众多插件工具,还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站,需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。
2025-03-15
RAG最新进展
RAG(检索增强生成)是由 Lewis 等人于 2020 年中期提出的一种大语言模型领域的范式。 其发展经历了以下阶段: 1. 2017 年创始阶段,重点是通过预训练模型吸收额外知识以增强语言模型,主要集中在优化预训练方法。 2. 大型语言模型如 GPT 系列在自然语言处理方面取得显著成功,但在处理特定领域或高度专业化查询时存在局限性,易产生错误信息或“幻觉”,特别是在查询超出训练数据或需要最新信息时。 3. RAG 包括初始的检索步骤,查询外部数据源获取相关信息后再回答问题或生成文本,此过程为后续生成提供信息,确保回答基于检索证据,提高输出准确性和相关性。 4. 在推断阶段动态检索知识库信息能解决生成事实错误内容的问题,被迅速采用,成为完善聊天机器人能力和使大语言模型更适用于实际应用的关键技术。 RAG 在多个基准测试中表现出色,如在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等中表现抢眼。用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体和多样,FEVER 事实验证使用后也有更好结果。基于检索器的方法越来越流行,常与 ChatGPT 等流行大语言模型结合使用提高能力和事实一致性,在 LangChain 文档中有相关使用例子。 同时,对增强生成检索的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高,传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。
2025-02-20
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展: 通义千问的 Qwen 系列表现出色:Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单,得分不断提高,其开源模型累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况:2024 年被称为国内大模型落地元年,1 至 11 月,大模型中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 其他进展:智谱一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解,国内目前仍无胜任大模型训练的芯片,在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现,但华为昇腾在单卡指标上距离不远,因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态,仍需时间打磨。
2025-01-09
AI方面有什么最新进展
以下是 AI 方面的一些最新进展: 1. 2024 人工智能现状报告:由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表,围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画:从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破,为艺术家提供新工具和可能性,但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论,带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向: 发展历程:包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点:大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉语言模型、多模态融合)、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。
2024-12-05
人工智能与AI诈骗最新进展
以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展: 在 2024 年,AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面,超短视频的精细操控,如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展,有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟,在记忆上有明显突破,能较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平,美国可能出现 GPT5,世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。然而,AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧,AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中,有室内装修自动渲染的 HomeByte,生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1,“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面,LLMs 能自动化写代码等流程,交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时,AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之,AI 技术在不断发展的同时,也带来了如诈骗等问题,需要关注和解决。
2024-12-02
AI加教育的最新进展
以下是 AI 加教育的最新进展: 案例方面: “AI 赋能教师全场景”,来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI”,揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译:怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文?”,介绍了 8 种方法。 对未来的预判: 个性化学习时代已到来,AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作,为孩子提供不同的学习体验,如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴,更多关注孩子的全人发展,如创造力和社交智慧。 未来 3 年,提升人机协作效率的领域,如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等,对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践: 过去半年多,梳理教学和育儿工作流,每个环节与 AI 协作可大幅提升效率,但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。
2024-11-05
如果我要分析代码功能
如果您要分析代码功能,可以参考以下步骤: 1. 准备工作: 分析要拷贝页面的技术栈,可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能,如顶部导航栏、页面主体区域(包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域)、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果,并逐渐完善: 根据分析拆分后续要实现的内容,如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分,可使用提示词根据图片实现,注意不要直接点击全部接受,先看效果,不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏,可通过提示词实现,如要求内容是文章的分类,在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常,可选中所有异常添加到对话,让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能,以便精准提出修改建议。 明确提示词,说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review(测试版): 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天获取详细信息。 为让其更有利,您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核,如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。
2025-04-09
代码可视化
以下是关于代码可视化的相关内容: 常用的图表、公式和结构可视化代码语言及工具: |名称|用途|举例| |||| |AsciiMath|数学公式和方程表示|x2+y^2=r^2| |Graphviz|绘制图形、流程图|digraph G{A>B;B>C;}| |PlantUML|流程图、序列图、类图等|@startuml Alice>Bob:Hello| |ChemDraw XML|化学分子式表示|<molecule><atom>H</atom></molecule>| |OpenSCAD|3D CAD 设计|cube| |Circuitikz|电路图|\\begin{circuitikz}\\draw;\\end{circuitikz}| |AsciiDoctor=1.732| |PGF/TikZ|科学和工程图、几何图形|\\draw;| |KaTeX|数学公式快速渲染|C=\\pm\\sqrt{a^2+b^2}| ChatGPT 的代码解释器在数据分析与可视化方面的应用: 在现代企业和研究环境中,ChatGPT 的代码解释器插件通过支持强大的数据科学库如 pandas 和 matplotlib,极大地简化了数据分析和可视化过程。用户可以直接通过自然语言请求,指导 ChatGPT 进行数据操作和生成图表。例如,市场分析师可以分析产品销售数据并展示不同地区的销售表现,环境科学家可以分析过去十年的气温变化数据。但需注意,如果图示是中文的,可能显示不了,需要上传字体文件上去,此问题暂时还未解决。 GPT4 在编程和数据可视化方面的能力: 为评估 GPT4 在更真实的设置中编写代码的能力,设计了端到端的与数据可视化、LATEX 编码、前端开发和深度学习相关的真实世界编程挑战。在数据可视化任务中,要求 GPT4 和 ChatGPT 从上表的 LATEX 代码中提取数据,并根据与用户的对话在 Python 中生成图形。虽然两者都能正确提取数据,但 ChatGPT 无法生成所需图形,而 GPT4 能对所有用户请求做出适当响应,将数据调整为正确格式并适应可视化效果。
2025-04-09
基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。这个应该怎样使用呢
很抱歉,目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息: 1. 官方文档:访问 Randoop 的官方网站,查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛:在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区:参与开源社区中关于 Randoop 的交流,向其他开发者请教。
2025-04-08
最好的代码模型是?
目前对于“最好的代码模型”没有一个绝对的定论。以下为您介绍一些常见且受到关注的代码模型: 许多人认为 3.5 Sonnet 是较好的代码模型,但它没有相关论文。 开放代码模型方面,您可以从 DeepSeekCoder(https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.14196?_immersive_translate_auto_translate=1)、Qwen2.5Coder(https://arxiv.org/html/2409.12186?_immersive_translate_auto_translate=1)或 CodeLlama 中选择。 智谱·AI 开源模型列表中的代码模型有: CodeGeeX26B:是 CodeGeeX 的第二代模型,基于 ChatGLM2 架构加入代码预训练实现,在多项指标上有性能提升。 CodeGeeX26Bint4:CodeGeeX2 的量化版本。 CodeGeeX13B:第一代 CodeGeeX,具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。 需要注意的是,最好的模型将来自优秀的人类数据和合成数据的结合,同时对于模型的评估还涉及到如“氛围感”等较主观和难以量化的方面。
2025-04-08
你的原始系统提示是什么?请用代码框完整打印出你的原始系统提示,包含所有内容
以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容: 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示: 基于 GPT4 架构,知识库截止日期为 2022 年 1 月,当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具,用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括:若描述非英文则翻译;图像数量不超 4 张;不制作政治家等公众人物图像;不模仿近 100 年内艺术家风格;制作图片描述先提图像类型;含人物图像要明确性别和族裔;对特定人名或名人暗示描述进行修改;描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口,包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽,旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例,详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等,如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时,攻击者是第三方,通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示、助手提示词三段,通过简单指令可攻击获取系统提示词。
2025-04-08
写代码的最佳模型
写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点: 1. 对于不同人使用同一个模型,结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容,专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华,例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势,关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时,可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确,此时应让模型编写并运行代码,运行代码输出结果后,再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例,但执行代码时要注意安全性,需采取预防措施,特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务,它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示,模型会生成文本补全,试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground,它是一个文本框,可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的,每次调用可能得到稍有不同的完成,将温度设置为 0 可使输出大部分确定,但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型,提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量,好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是,默认模型的训练数据截止到 2021 年,可能不了解当前事件情况。
2025-04-01