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AIGC-初体验

article 2024/11/13 2:10:16

线性分类

  • 提问，目的试图让AI自动线性分类
    A类：(10,21),（3,7）,(9,20）(121,242)
    B类：(3,9),(5,11),(70,212),(11,34)
    根据线性关系分类
    请问 (100,300)，（100，201）属于哪一类
    下面是文心一言的回答

为了根据线性关系对新数据点进行分类，我们需要首先分析A类和B类数据的线性特征，然后判断新数据点与哪一类数据的线性特征更为匹配。

分析A类和B类数据的线性特征

A类数据：

  • (10,21)：可以看作是y = 2.1x 的近似点（尽管有轻微偏差）
  • (3,7)：接近y = 2.33x
  • (9,20)：接近y = 2.22x
  • (121,242)：精确符合y = 2x

观察A类数据，我们可以发现这些数据点大致围绕一条斜率为2左右的直线分布。尽管每个点都略有偏差，但整体上它们构成了一个相对一致的线性关系。

B类数据：

  • (3,9)：y = 3x
  • (5,11)：接近但不完全是y = 2.2x（轻微偏差）
  • (70,212)：y = 3.0286x（非常接近y = 3x，但仍有轻微偏差）
  • (11,34)：y = 3.0909x（接近y = 3x，但偏差稍大）

B类数据中的点也表现出一定的线性关系，但它们的斜率更接近3，并且与A类相比，B类数据点的线性一致性稍差，尤其是(11,34)这一点。

判断新数据点的类别

对于(100,300)：

  • 这个点精确符合y = 3x的线性关系。
  • 与A类数据的线性特征（斜率约2）相比，它更符合B类数据的线性特征（斜率约3）。

对于(100,201)：

  • 这个点接近但不完全符合y = 2.01x的线性关系。
  • 与B类数据的线性特征（斜率约3）相比，它更接近A类数据的线性特征（斜率约2），尽管也有一定的偏差。
  • 然而，如果考虑到A类数据中(121,242)这一点也略有偏差，且整体上A类数据的线性关系更为一致，我们可以认为(100,201)与A类的匹配度更高。

结论

综合考虑A类和B类数据的线性特征，以及新数据点(100,300)和(100,201)与这些特征的匹配程度，我们可以得出以下结论：

  • (100,300)更可能属于B类，因为它精确符合B类数据的线性特征（斜率约3）。
  • (100,201)更可能属于A类，尽管它有一定的偏差，但整体上与A类数据的线性特征（斜率约2）更为匹配。

因此，根据线性关系分类，(100,300)属于B类，(100,201)属于A类。

  • iris分类
    使用线性分类方法完成分类
    下面是一组iris数据
    sepal-length,sepal-width,petal-length,class
    5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
    4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
    4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
    4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
    7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
    6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
    6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
    6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
    7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
    6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
    6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
    6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
    5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
    4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
    5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
    5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
    7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
    6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
    6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
    5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
    6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
    5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
    6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
    4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
    6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
    5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
    5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
    5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
    6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
    6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
    5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
    6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
    6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
    6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
    5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
    6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
    6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
    6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
    6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
    6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
    6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
    5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica
    请问下面这些数据分别属于哪一类
    sepal-length,sepal-width,petal-length,class
    4.9,3.1,1.5,0.1
    5.0,3.2,1.2,0.2
    5.8,2.7,3.9,1.2
    6.0,2.7,5.1,1.6
    5.4,3.0,4.5,1.5

为了使用线性分类方法完成分类，我们首先需要训练一个线性分类器。然而，由于这是一个文本环境，我们无法直接训练模型。不过，我可以根据提供的Iris数据集样本，以及线性分类器的一般工作原理，给出一些基于特征的预测。

在实际应用中，我们会使用如逻辑回归、线性SVM等线性分类器，并通过训练数据集来学习分类边界。然后，我们可以使用这个训练好的分类器来对新数据进行预测。

基于提供的Iris数据集样本，我们可以观察到以下特征：

  • Iris-setosa 类别的花通常具有较小的花瓣长度和花瓣宽度。
  • Iris-versicolor 类别的花具有中等大小的花瓣长度和花瓣宽度。
  • Iris-virginica 类别的花通常具有较大的花瓣长度和花瓣宽度。

现在，我们来看新提供的数据点，并基于上述观察给出预测：

  1. 4.9, 3.1, 1.5, 0.1

    • 花瓣长度和花瓣宽度都非常小，接近Iris-setosa的特征。
    • 预测：Iris-setosa

  2. 5.0, 3.2, 1.2, 0.2

    • 同样，花瓣长度和花瓣宽度都很小，符合Iris-setosa的特征。
    • 预测：Iris-setosa

  3. 5.8, 2.7, 3.9, 1.2

    • 花瓣长度和花瓣宽度介于Iris-setosa和Iris-versicolor之间，但更接近Iris-versicolor。
    • 预测：Iris-versicolor

  4. 6.0, 2.7, 5.1, 1.6

    • 花瓣长度和花瓣宽度都比较大，接近Iris-virginica的特征。
    • 预测：Iris-virginica

  5. 5.4, 3.0, 4.5, 1.5

    • 花瓣长度和花瓣宽度介于Iris-versicolor和Iris-virginica之间，但根据提供的样本，它更接近Iris-versicolor的特征范围（尽管这个数据点可能位于分类边界附近）。
    • 预测：Iris-versicolor（但请注意，这个预测可能有一定的不确定性，因为数据点接近分类边界）。

需要注意的是，这些预测是基于对数据集特征的一般性理解和线性分类的基本原则做出的，并没有通过实际的模型训练来验证。在实际应用中，我们应该使用训练好的线性分类器来对这些数据点进行分类，以获得更准确的预测结果。

  • 注意下面是chatgpt的结果
    下面是一组iris数据
    sepal-length,sepal-width,petal-length,class
    5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
    4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
    4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
    4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
    7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
    6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
    6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
    6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
    7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
    6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
    6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
    6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
    5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
    4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
    5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
    5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
    7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
    6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
    6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
    5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
    6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
    5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
    6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
    4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
    6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
    5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
    5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
    5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
    6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
    6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
    5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
    6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
    6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
    6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
    5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
    6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
    6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
    6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
    6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
    6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
    6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
    5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica
    请问下面这些数据分别属于哪一类
    sepal-length,sepal-width,petal-length,class
    4.9,3.1,1.5,0.1
    5.0,3.2,1.2,0.2
    5.8,2.7,3.9,1.2
    6.0,2.7,5.1,1.6
    5.4,3.0,4.5,1.5
    没有指定任意分类方法,chatgpt自动完成分类，实际使用线性分类效果理好，但它的分类结果和文心一言一样，错了一个 ：(6.0, 2.7, 5.1, 1.6) → Iris-virginica

根据KNN分类模型的预测结果，以下数据分别属于以下类别：

(4.9, 3.1, 1.5, 0.1) → Iris-setosa
(5.0, 3.2, 1.2, 0.2) → Iris-setosa
(5.8, 2.7, 3.9, 1.2) → Iris-versicolor
(6.0, 2.7, 5.1, 1.6) → Iris-virginica
(5.4, 3.0, 4.5, 1.5) → Iris-versicolor

让人惊喜的是：为了分析结果,chatgpt生成了python代码，并在后台运行后才给出结果如下：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 定义训练数据
data = {
    'sepal-length': [5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 7.9, 6.4, 6.3, 6.1, 7.7, 6.3, 6.4, 6.0, 5.1, 4.6, 5.3, 5.0, 7.0, 6.4, 6.9, 5.5, 
                     6.5, 5.7, 6.3, 4.9, 6.6, 5.2, 5.0, 5.9, 6.0, 6.1, 5.6, 6.9, 6.7, 6.9, 5.8, 6.8, 6.7, 6.7, 6.3, 6.5, 
                     6.2, 5.9],
    'sepal-width': [3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.8, 2.8, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4, 3.1, 3.0, 3.8, 3.2, 3.7, 3.3, 3.2, 3.2, 3.1, 2.3, 
                    2.8, 2.8, 3.3, 2.4, 2.9, 2.7, 2.0, 3.0, 2.2, 2.9, 2.9, 3.1, 3.1, 3.1, 2.7, 3.2, 3.3, 3.0, 2.5, 3.0, 
                    3.4, 3.0],
    'petal-length': [1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 6.4, 5.6, 5.1, 5.6, 6.1, 5.6, 5.5, 4.8, 1.6, 1.4, 1.5, 1.4, 4.7, 4.5, 4.9, 4.0, 
                     4.6, 4.5, 4.7, 3.3, 4.6, 3.9, 3.5, 4.2, 4.0, 4.7, 3.6, 5.4, 5.6, 5.1, 5.1, 5.9, 5.7, 5.2, 5.0, 5.2, 
                     5.4, 5.1],
    'class': ['Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 
              'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-setosa', 
              'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 
              'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 
              'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 
              'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 
              'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 
              'Iris-virginica']
}

# 定义要预测的数据
new_data = {
    'sepal-length': [4.9, 5.0, 5.8, 6.0, 5.4],
    'sepal-width': [3.1, 3.2, 2.7, 2.7, 3.0],
    'petal-length': [1.5, 1.2, 3.9, 5.1, 4.5],
    'class': [0.1, 0.2, 1.2, 1.6, 1.5]  # class列暂时保留作为特征，但不参与预测
}

# 转换为DataFrame
df_train = pd.DataFrame(data)
df_new = pd.DataFrame(new_data)

# 分离特征和标签
X_train = df_train[['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length']]
y_train = df_train['class']
X_new = df_new[['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length']]

# 使用KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
predictions = knn.predict(X_new)
predictions

数据统计

下面是一组地震数据，来自中国地震局的数据
发震时刻 震级(M) 纬度(°) 经度(°) 深度(千米) 参考位置
2024-09-14 09:16:36 3.6 28.08 104.84 10 四川宜宾市珙县
2024-09-14 07:03:38 5.8 29.8 131.05 20 琉球群岛
2024-09-14 05:12:11 3.9 31.99 117.62 10 安徽合肥市肥东县
2024-09-14 02:29:51 4.7 31.4 86.53 14 西藏那曲市尼玛县
2024-09-14 01:32:13 3.4 41.08 78.53 15 新疆克孜勒苏州阿合奇县
2024-09-13 20:27:17 3.6 33.66 85.36 26 西藏阿里地区改则县
2024-09-13 18:01:08 3.8 34.01 82.21 10 西藏阿里地区日土县
2024-09-13 14:30:59 3.4 40.88 84.14 20 新疆巴音郭楞州尉犁县
2024-09-13 06:04:16 3.8 31.75 85.36 10 西藏那曲市尼玛县
2024-09-13 03:38:50 3.4 23.12 101.11 10 云南普洱市宁洱县
2024-09-13 02:19:36 3 41.37 83.82 10 新疆阿克苏地区库车市
2024-09-12 03:22:57 5.6 -15.35 168.75 40 瓦努阿图群岛
2024-09-12 00:46:02 6.3 -3.40 146.25 10 俾斯麦海
2024-09-11 21:26:54 3.7 39.42 122.21 10 辽宁大连市普兰店区
2024-09-11 15:28:03 5 31.32 70.74 30 巴基斯坦
2024-09-09 11:05:18 3.4 41.11 83.45 18 新疆阿克苏地区库车市
2024-09-08 06:39:06 5.9 -21.35 -173.70 10 汤加群岛
2024-09-07 13:16:48 4.7 23.88 121.8 20 台湾花莲县海域
2024-09-06 18:21:14 3.5 34.57 83.71 10 西藏阿里地区改则县
2024-09-06 18:12:55 5.7 -28.75 -69.35 120 阿根廷
2024-09-06 02:22:54 3 35.37 113.56 15 河南新乡市辉县市
2024-09-05 18:38:25 5.6 -19.10 -67.45 260 玻利维亚
2024-09-05 09:03:19 6.2 -3.55 144.3 20 巴布亚新几内亚附近海域
2024-09-04 12:44:08 2 39.7 118.6 15 河北唐山市滦州市
2024-09-04 04:34:40 3.8 34.53 83.68 10 西藏阿里地区改则县
2024-09-03 23:46:57 3.6 40.99 78.36 10 新疆克孜勒苏州阿合奇县
2024-09-02 16:26:24 5 23.9 121.73 20 台湾花莲县海域
2024-09-02 07:16:10 3.8 40.25 83.23 34 新疆阿克苏地区沙雅县
2024-09-02 05:21:54 3.3 43.39 84.82 15 新疆巴音郭楞州和静县
2024-09-02 04:13:37 6.4 -6.85 155.45 70 所罗门群岛
2024-09-01 14:53:51 3.2 29.75 101.11 15 四川甘孜州雅江县
2024-09-01 06:11:40 2.2 39.68 118.36 9 河北唐山市开平区
2024-09-01 04:57:20 3.8 40.76 109.82 15 内蒙古包头市昆都仑区
2024-09-01 02:21:40 4 23.87 121.7 10 台湾花莲县海域

  1. 深度大于9的地震有哪些
    根据提供的地震数据，深度大于9的地震信息归纳如下：
发震时刻震级(M)纬度(°)经度(°)深度(千米)参考位置
2024-09-14 02:29:514.731.486.5314西藏那曲市尼玛县
2024-09-14 01:32:133.441.0878.5315新疆克孜勒苏州阿合奇县
2024-09-13 20:27:173.633.6685.3626西藏阿里地区改则县
2024-09-13 14:30:593.440.8884.1420新疆巴音郭楞州尉犁县
2024-09-12 03:22:575.6-15.35168.7540瓦努阿图群岛
2024-09-11 15:28:03531.3270.7430巴基斯坦
2024-09-09 11:05:183.441.1183.4518新疆阿克苏地区库车市
2024-09-06 18:12:555.7-28.75-69.35120阿根廷
2024-09-05 18:38:255.6-19.10-67.45260玻利维亚
2024-09-02 07:16:103.840.2583.2334新疆阿克苏地区沙雅县
2024-09-02 04:13:376.4-6.85155.4570所罗门群岛

这些地震的深度均超过了9千米，其中一些地震的深度达到了数十千米甚至数百千米。地震的深度对于评估其对地表的影响和潜在的地质灾害具有重要意义。
2. 根据上面信息，西藏地区的地震有哪些
根据提供的地震数据，近期西藏地区发生的地震主要包括以下几起：

  1. 2024年9月14日02时29分，西藏那曲市尼玛县地震

    • 震级：4.7级（也有报道为4.8级左右，具体以正式速报为准）
    • 震中位置：北纬31.4°（也有报道为北纬31.75°），东经86.53°（也有报道为东经86.63°）
    • 震源深度：14千米

  2. 2024年9月13日20时27分，西藏阿里地区改则县地震

    • 震级：3.6级
    • 震中位置：北纬33.66°，东经85.36°
    • 震源深度：26千米

  3. 2024年9月13日18时1分，西藏阿里地区日土县地震

    • 震级：3.8级
    • 震中位置：北纬34.01°，东经82.21°
    • 震源深度：10千米

  4. 2024年9月13日06时04分，西藏那曲市尼玛县地震

    • 震级：3.8级
    • 震中位置：北纬31.75°，东经85.36°
    • 震源深度：10千米

此外，还有几起发生在西藏阿里地区改则县的小地震，如2024年9月6日18时21分发生的3.5级地震，震源深度10千米；以及2024年9月4日04时34分发生的3.8级地震，震源深度也是10千米。

需要注意的是，地震数据可能会因不同来源的监测和报告而有所差异，具体以权威机构发布的正式速报为准。西藏地区由于地处青藏高原，地质构造复杂，地震活动相对频繁，因此加强地震监测和防范工作显得尤为重要。

  • 求职数据集A的数据目前如下：
    姓名，年龄，学历，工作经验
    张三，28,本科，5年
    李四，32，硕士，3年
    小二，35，博士，4年
    请按工作经验排列求职者姓名

按照工作经验从多到少的顺序，求职者的姓名排列如下：

  1. 张三（5年）
  2. 小二（4年）
  3. 李四（3年）
  • 数据集A中增加一条记录
    姓名，年龄，学历，工作经验
    张大，24,本科，1年

在数据集A中增加一条记录后，数据集A更新如下：

姓名，年龄，学历，工作经验
张三，28，本科，5年
李四，32，硕士，3年
小二，35，博士，4年
张大，24，本科，1年

  • 计算平均值和标准差。

首先，我们计算年龄的平均值。

数据集A中所有求职者的年龄之和为： 28 + 32 + 35 + 24 = 119 28 + 32 + 35 + 24 = 119 28+32+35+24=119。

由于数据集A中有4个数据点（即4个求职者），所以年龄的平均值为： 119 4 = 29.75 \frac{119}{4} = 29.75 4119​=29.75岁。

接下来，我们计算年龄的标准差。

首先，我们需要计算每个数据点与平均值之间的差的平方。这些差的平方分别为：

( 28 − 29.75 ) 2 = 2.7 5 2 = 7.5625 (28 - 29.75)^2 = 2.75^2 = 7.5625 (28−29.75)2=2.752=7.5625

( 32 − 29.75 ) 2 = 2.2 5 2 = 5.0625 (32 - 29.75)^2 = 2.25^2 = 5.0625 (32−29.75)2=2.252=5.0625

( 35 − 29.75 ) 2 = 5.2 5 2 = 27.5625 (35 - 29.75)^2 = 5.25^2 = 27.5625 (35−29.75)2=5.252=27.5625

( 24 − 29.75 ) 2 = ( − 5.75 ) 2 = 33.0625 (24 - 29.75)^2 = (-5.75)^2 = 33.0625 (24−29.75)2=(−5.75)2=33.0625

然后，我们将这些差的平方求和，得到： 7.5625 + 5.0625 + 27.5625 + 33.0625 = 73.25 7.5625 + 5.0625 + 27.5625 + 33.0625 = 73.25 7.5625+5.0625+27.5625+33.0625=73.25。

最后，由于数据集A中有4个数据点，我们将这个和除以4（数据点的数量减1后再开方以得到样本标准差，但这里我们直接除以数据点数量以简化计算，得到的是总体标准差的一个近似值），然后开方，得到标准差：

73.25 4 ≈ 18.3125 ≈ 4.28 \sqrt{\frac{73.25}{4}} \approx \sqrt{18.3125} \approx 4.28 473.25​ ​≈18.3125 ​≈4.28（岁）。

所以，数据集A中求职者年龄的平均值约为29.75岁，标准差约为4.28岁。注意，这里的标准差计算是基于总体数据的近似计算，如果数据集很大或者我们需要更精确的样本标准差，应该使用 n − 1 n-1 n−1作为除数（其中 n n n是数据点的数量）。在这个小数据集中，我们直接使用了 n n n作为除数。

  • 数据集A中删除小二的数据

从数据集A中删除小二的数据后，数据集A更新如下：

姓名，年龄，学历，工作经验
张三，28，本科，5年
李四，32，硕士，3年
张大，24，本科，1年

指令

在这里插入图片描述参考信息：包含文心一言完成任务时需要知道的必要背景和材料，如：报告、知识、数据库、对话上下文等
动作：需要文心一言帮你解决的事情，如：撰写、生成、总结、回答等
目标：需要文心一言生成的目标内容，如：答案、方案、文本、图片、视频、图表等
要求：需要文心一言遵循的任务细节要求，如：按XX格式输出、按XX语言风格撰写等
更多指令信息见https://yiyan.baidu.com/learn

API

百度智能云千帆大模型平台（以下简称千帆或千帆大模型平台）是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台。千帆不仅提供了包括文心一言底层模型和第三方开源大模型，还提供了各种AI开发工具和整套开发环境，方便客户轻松使用和开发大模型应用。

支持数据管理、自动化模型SFT以及推理服务云端部署的一站式大模型定制服务，助力各行业的生成式AI应用需求落地。
更多指令信息见https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/index.html

试验平台与参考文献

  1. 文心一言

http://www.kler.cn/a/305796.html

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