Read Notes

论文:GPT Self-Supervision for a Better Data Annotator

参考:

流程分析

  • one shot tuning

    • 找到最优 template (template_input_i, template_summary_i)
    • input data –> summary –> recover data
    • feedback values ?

      • similar alignment
    • instruction, template, support data {w, t, x}.

      • w: instruction
      • t: template

        • 样本
        • 样本 summary
      • x: input data
    • $$s_i \leftarrow F(x_i| t_i, w_g, \theta)$$ 生成 summary 过程

Prompt Engineering

Octave

参考

  1. octave cookbook: Cookbook - Octave
  2. org-babel octave: Octave Code Blocks in Babel

向量

  1. 索引

    • 从 1 开始计数,注意不是 0
    • 使用 (), 而不是 []
    • eg:

      1
      2
      3
      4
      
      t = linspace(0, 1, 3);
      disp(t);
      
      disp(t(1)); % 元素索引
              0   0.5000   1.0000
      0
      

org babel

  • results – output

    1
    
    disp('yes');
    yes
    
  • results – value