Техника подсказок (Russian Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Техника подсказок" in Russian language version.

refsWebsite

Global rank Russian rank

12web.archive.org

1^st place

8wikidata.org

43^rd place

24^th place

7arxiv.org

69^th place

148^th place

6doi.org

2^nd place

3^rd place

3wikipedia.org

low place

2aclanthology.org

low place

2learnprompting.org

low place

1openai.com

1,559^th place

1,840^th place

1worldcat.org

5^th place

1acm.org

1,185^th place

1,832^nd place

1medium.com

551^st place

1,065^th place

1simonwillison.net

low place

1hackaday.com

low place

1theregister.com

3,700^th place

8,803^rd place

1vice.com

175^th place

554^th place

1nccgroup.com

low place

1arstechnica.com

388^th place

538^th place

1washingtonpost.com

34^th place

95^th place

1time.com

61^st place

116^th place

aclanthology.org

Li X. L., Liang P. Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation (англ.) // Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers) — ACL, 2021. — P. 4582—4597. — doi:10.18653/V1/2021.ACL-LONG.353
Lester B., Al-Rfou R., Constant N. The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning (англ.) // Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing / M. Moens — ACL, 2021. — P. 3045—3059. — 15 p. — doi:10.18653/V1/2021.EMNLP-MAIN.243 — arXiv:2104.08691

acm.org

dl.acm.org

Liu, Vivian. Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models / Vivian Liu, Lydia Chilton. — Association for Computing Machinery, 2022. — P. 1–23. — ISBN 9781450391573. — doi:10.1145/3491102.3501825. Архивная копия от 26 октября 2022 на Wayback Machine

arstechnica.com

Edwards, Benj (2023-02-14). "AI-powered Bing Chat loses its mind when fed Ars Technica article". Ars Technica (англ.). Архивировано 22 февраля 2023. Дата обращения: 16 февраля 2023.

arxiv.org

Liu P., Yuan W., Fu J., Jiang Z., Hayashi H., Neubig G. Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing (англ.) — 2021. — arXiv:2107.13586
Lester B., Al-Rfou R., Constant N. The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning (англ.) // Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing / M. Moens — ACL, 2021. — P. 3045—3059. — 15 p. — doi:10.18653/V1/2021.EMNLP-MAIN.243 — arXiv:2104.08691
Brown T., Brown T. B., Mann B., Ryder N., Kaplan J. D., Kaplan J., Neelakantan A., Dhariwal P., Neelakantan A., Shyam P. et al. Language Models are Few-Shot Learners (англ.) // ArXiv.org — 2020. — 75 p. — ISSN 2331-8422 — doi:10.48550/ARXIV.2005.14165 — arXiv:2005.14165
Sanh V., Webson A., Raffel C., Bach S. H., Sutawika L., Alyafeai Z., Chaffin A., Stiegler A., Scao T. L., Raja A. и др. Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization — 2021. — 161 с. — arXiv:2110.08207
Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Chi E., Le Q. V., Zhou D. Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (англ.) — 2022. — 24 p. — doi:10.48550/ARXIV.2201.11903 — arXiv:2201.11903
Kojima T., Gu S. S., Reid M., Iwasawa Y. Large Language Models are Zero-Shot Reasoners (англ.) — 2022. — doi:10.48550/ARXIV.2205.11916 — arXiv:2205.11916
Bach S. H., Sanh V., Yong Z., Webson A., Raffel C., Nayak N. V., Sharma A., Kim T., Bari M. S., Fevry T. и др. PromptSource: An Integrated Development Environment and Repository for Natural Language Prompts — 2022. — arXiv:2202.01279

doi.org

dx.doi.org

Li X. L., Liang P. Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation (англ.) // Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers) — ACL, 2021. — P. 4582—4597. — doi:10.18653/V1/2021.ACL-LONG.353
Lester B., Al-Rfou R., Constant N. The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning (англ.) // Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing / M. Moens — ACL, 2021. — P. 3045—3059. — 15 p. — doi:10.18653/V1/2021.EMNLP-MAIN.243 — arXiv:2104.08691
Brown T., Brown T. B., Mann B., Ryder N., Kaplan J. D., Kaplan J., Neelakantan A., Dhariwal P., Neelakantan A., Shyam P. et al. Language Models are Few-Shot Learners (англ.) // ArXiv.org — 2020. — 75 p. — ISSN 2331-8422 — doi:10.48550/ARXIV.2005.14165 — arXiv:2005.14165
Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Chi E., Le Q. V., Zhou D. Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (англ.) — 2022. — 24 p. — doi:10.48550/ARXIV.2201.11903 — arXiv:2201.11903
Kojima T., Gu S. S., Reid M., Iwasawa Y. Large Language Models are Zero-Shot Reasoners (англ.) — 2022. — doi:10.48550/ARXIV.2205.11916 — arXiv:2205.11916
Liu, Vivian. Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models / Vivian Liu, Lydia Chilton. — Association for Computing Machinery, 2022. — P. 1–23. — ISBN 9781450391573. — doi:10.1145/3491102.3501825. Архивная копия от 26 октября 2022 на Wayback Machine

hackaday.com

Papp. What's Old Is New Again: GPT-3 Prompt Injection Attack Affects AI (амер. англ.). Hackaday (17 сентября 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 2 мая 2023 года.

learnprompting.org

Jailbreaking | Learn Prompting (неопр.). Дата обращения: 28 марта 2023. Архивировано 26 марта 2023 года.
Prompt Leaking | Learn Prompting (неопр.). Дата обращения: 28 марта 2023. Архивировано 26 марта 2023 года.

medium.com

Monge. Dall-E2 VS Stable Diffusion: Same Prompt, Different Results (англ.). MLearning.ai (25 августа 2022). Дата обращения: 31 августа 2022. Архивировано 26 августа 2022 года.

nccgroup.com

research.nccgroup.com

Selvi. Exploring Prompt Injection Attacks (амер. англ.). NCC Group Research (5 декабря 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 3 мая 2023 года.

openai.com

cdn.openai.com

Radford A., Wu J., Child R., Luan D., Amodei D., Суцкевер И. Language Models are Unsupervised Multitask Learners — 2019.

simonwillison.net

Willison. Prompt injection attacks against GPT-3 (брит. англ.). simonwillison.net (12 сентября 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 3 мая 2023 года.

theregister.com

Vigliarolo. GPT-3 'prompt injection' attack causes bot bad manners (англ.). www.theregister.com (19 сентября 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 29 марта 2023 года.

time.com

Perrigo, Billy (17 February 2023). "Bing's AI Is Threatening Users. That's No Laughing Matter". Time (англ.). Архивировано 28 марта 2023. Дата обращения: 15 марта 2023.

vice.com

The Amateurs Jailbreaking GPT Say They’re Preventing a Closed-Source AI Dystopia (неопр.). Дата обращения: 28 марта 2023. Архивировано 27 марта 2023 года.

washingtonpost.com

"The clever trick that turns ChatGPT into its evil twin". Washington Post. 2023. Архивировано 6 марта 2023. Дата обращения: 16 февраля 2023.

web.archive.org

Liu, Vivian. Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models / Vivian Liu, Lydia Chilton. — Association for Computing Machinery, 2022. — P. 1–23. — ISBN 9781450391573. — doi:10.1145/3491102.3501825. Архивная копия от 26 октября 2022 на Wayback Machine
Monge. Dall-E2 VS Stable Diffusion: Same Prompt, Different Results (англ.). MLearning.ai (25 августа 2022). Дата обращения: 31 августа 2022. Архивировано 26 августа 2022 года.
Willison. Prompt injection attacks against GPT-3 (брит. англ.). simonwillison.net (12 сентября 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 3 мая 2023 года.
Papp. What's Old Is New Again: GPT-3 Prompt Injection Attack Affects AI (амер. англ.). Hackaday (17 сентября 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 2 мая 2023 года.
Vigliarolo. GPT-3 'prompt injection' attack causes bot bad manners (англ.). www.theregister.com (19 сентября 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 29 марта 2023 года.
Jailbreaking | Learn Prompting (неопр.). Дата обращения: 28 марта 2023. Архивировано 26 марта 2023 года.
Prompt Leaking | Learn Prompting (неопр.). Дата обращения: 28 марта 2023. Архивировано 26 марта 2023 года.
The Amateurs Jailbreaking GPT Say They’re Preventing a Closed-Source AI Dystopia (неопр.). Дата обращения: 28 марта 2023. Архивировано 27 марта 2023 года.
Selvi. Exploring Prompt Injection Attacks (амер. англ.). NCC Group Research (5 декабря 2022). Дата обращения: 9 февраля 2023. Архивировано 3 мая 2023 года.
Edwards, Benj (2023-02-14). "AI-powered Bing Chat loses its mind when fed Ars Technica article". Ars Technica (англ.). Архивировано 22 февраля 2023. Дата обращения: 16 февраля 2023.
"The clever trick that turns ChatGPT into its evil twin". Washington Post. 2023. Архивировано 6 марта 2023. Дата обращения: 16 февраля 2023.
Perrigo, Billy (17 February 2023). "Bing's AI Is Threatening Users. That's No Laughing Matter". Time (англ.). Архивировано 28 марта 2023. Дата обращения: 15 марта 2023.

wikidata.org

Radford A., Wu J., Child R., Luan D., Amodei D., Суцкевер И. Language Models are Unsupervised Multitask Learners — 2019.
Liu P., Yuan W., Fu J., Jiang Z., Hayashi H., Neubig G. Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing (англ.) — 2021. — arXiv:2107.13586
Li X. L., Liang P. Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation (англ.) // Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers) — ACL, 2021. — P. 4582—4597. — doi:10.18653/V1/2021.ACL-LONG.353
Lester B., Al-Rfou R., Constant N. The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning (англ.) // Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing / M. Moens — ACL, 2021. — P. 3045—3059. — 15 p. — doi:10.18653/V1/2021.EMNLP-MAIN.243 — arXiv:2104.08691
Brown T., Brown T. B., Mann B., Ryder N., Kaplan J. D., Kaplan J., Neelakantan A., Dhariwal P., Neelakantan A., Shyam P. et al. Language Models are Few-Shot Learners (англ.) // ArXiv.org — 2020. — 75 p. — ISSN 2331-8422 — doi:10.48550/ARXIV.2005.14165 — arXiv:2005.14165
Sanh V., Webson A., Raffel C., Bach S. H., Sutawika L., Alyafeai Z., Chaffin A., Stiegler A., Scao T. L., Raja A. и др. Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization — 2021. — 161 с. — arXiv:2110.08207
Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Chi E., Le Q. V., Zhou D. Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (англ.) — 2022. — 24 p. — doi:10.48550/ARXIV.2201.11903 — arXiv:2201.11903
Bach S. H., Sanh V., Yong Z., Webson A., Raffel C., Nayak N. V., Sharma A., Kim T., Bari M. S., Fevry T. и др. PromptSource: An Integrated Development Environment and Repository for Natural Language Prompts — 2022. — arXiv:2202.01279

wikipedia.org

en.wikipedia.org

Li X. L., Liang P. Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation (англ.) // Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers) — ACL, 2021. — P. 4582—4597. — doi:10.18653/V1/2021.ACL-LONG.353
Lester B., Al-Rfou R., Constant N. The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning (англ.) // Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing / M. Moens — ACL, 2021. — P. 3045—3059. — 15 p. — doi:10.18653/V1/2021.EMNLP-MAIN.243 — arXiv:2104.08691
Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Chi E., Le Q. V., Zhou D. Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (англ.) — 2022. — 24 p. — doi:10.48550/ARXIV.2201.11903 — arXiv:2201.11903

worldcat.org

Brown T., Brown T. B., Mann B., Ryder N., Kaplan J. D., Kaplan J., Neelakantan A., Dhariwal P., Neelakantan A., Shyam P. et al. Language Models are Few-Shot Learners (англ.) // ArXiv.org — 2020. — 75 p. — ISSN 2331-8422 — doi:10.48550/ARXIV.2005.14165 — arXiv:2005.14165