具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整

具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整个复杂查询。 特点包括：自然语言生成数据可视化、使用聊天上下文编辑可视化、允许用户根据预期修改图表、通过与可视化交互逐步探索数据、上传自己的CSV数据集进行可视化、保存可视化和聊天记录、允许用户使用可视化编辑器进行编辑，并根据用户的喜好生成更好的可视化。 | #可视化 #工具

由Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1生成的合成数据集，包含超过30亿Token，涵盖了教科书、博客、故事等各种

由Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1生成的合成数据集，包含超过30亿Token，涵盖了教科书、博客、故事等各种文本类型。 数据集包含8个子集，涵盖了多个主题，如网络样本、斯坦福课程大纲、故事、WikiHow文章等。 通过使用不同样式和受众，以及精心设计的提示，增加了内容的多样性和信息熵。通过MinHash去重，仅有不到1%的重复样本。还通过去污染流程，排除了来自测试基准的样本，保证数据的干净性。 该数据集可用于研究合成数据领域，促进人工智能相关研究的发展。 | #数据集

: 提高编程能力的关键在于数据。CodeGPT是通过GPT生成的用于GPT的代码对话数据集。现在公开了32K条中文数据，让模型更

: 提高编程能力的关键在于数据。CodeGPT是通过GPT生成的用于GPT的代码对话数据集。现在公开了32K条中文数据，让模型更擅长编程。 考虑到代码难度对模型训练效果的影响，此处共收集了四种不同类型、不同难度的代码相关对话数据，收集方法如下： Code-Basic：利用已有的LLM（例如付费API）生成各种编程语言的基础库函数相关的代码对话数据。Prompt类似“请为C语言中的XX函数生成一道非常简单的编程问题及对应的代码答案”，API会输出该基础库函数相关的问题-答案对，将问题作为用户输入，答案作为模型输出（Markdown格式），可得到一条对话数据。 Code-Medium：利用已有的LLM（例如付费API）生成中等难度的编程问题及答案，例如写入内容到文件、查找字符串子串、实现链表等，API同样会输出问题-答案对，将问题作为用户输入，答案作为模型输出（Markdown格式），可得到一条对话数据。 Code-LeetCode：从LeetCode上收集到的问题-答案对，此类问题通常难度较高。将问题作为用户输入，答案作为模型输出（Markdown格式），可得到一条对话数据。 Code-Text：从互联网上收集到的常见面试题及答案，此类问题并不涉及编程，而是侧重于对各种概念的理解。将问题作为用户输入，答案作为模型输出（文本形式），可得到一条对话数据。

强烈推荐！让 Clude 生成 prompt，最快的捷径！！

强烈推荐！让 Clude 生成 prompt，最快的捷径！！ 基于下面的模型帮我生成一个让 ChatGPT 进行数据分析 prompt： - 指令（Instruction）：希望 AI 执行的指定事项 - 角色：通过限定 AI 的身份和能力范围，让它输出更符合要求的内容，例如扮演老师，教我们学编程； - 模型：让 AI 基于成熟的思维框架进行思考，例如 STAR 法则、二八定律等； - 任务：该指令必不可少，指定了 AI 要做的具体事情，例如查询天气、回答问题等。 输入（Input Data）：一些可供 AI 参考的素材或数据 - 背景：提供对话的补充信息，能够让 AI 更好地理解上下文； - 受众：假设 AI 生成的内容，会由怎样的人群阅读，例如儿童、牙医等； - 素材：提供一些需要 AI 加工相关文本、图片或其他资料，以扩展模型的知识和信息； - 示例：通过提供一些例子，让 AI 参考并生成符合预期的内容 输出（Output Indicator）：限定输出内容的类型、格式等 - 模板：模板定义了 AI 对话的基本结构、内容格式； - 风格：规定 AI 的风格或语气，例如幽默、可爱，或者模仿名人讲话； - 要求：明确 AI 应满足的具体要求或标准，例如准确性、可读性； - 限制：设定模型的限定条件，例如生成数量、最大长度、敏感内容过滤等。

SQLBoiler 是一个按需生成数据库模式的 Go ORM 的工具。它是一个“数据库优先”的 ORM，而不是“代码优先”（如

SQLBoiler 是一个按需生成数据库模式的 Go ORM 的工具。它是一个“数据库优先”的 ORM，而不是“代码优先”（如 gorm/gorp）。 这意味着我们必须首先创建数据库模式。 | #工具

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，旨在为代码生成模型领域提供更具挑战性的训练数据集和评估基准。 该数据集由难度更大、更接近真实编程场景的编程竞赛题组成。它强调在实际应用场景中提高或评估模型的理解和推理能力，而不仅仅是实现预定义的函数功能。 规模更大：TACO 包括训练集（25,443 个问题）和测试集（1,000 个问题），使其成为当前可用的最大的代码生成数据集。 更高质量：TACO 数据集中的每个问题都旨在匹配一组不同的解决方案答案，答案大小高达 1.55M。这保证了模型在训练过程中不易出现过拟合，并验证了评估结果的有效性。 细粒度标签：TACO 数据集中的每个问题都包含细粒度标签，例如任务主题、算法、技能和难度级别。这些标签为代码生成模型的训练和评估提供了更准确的参考。