下面将从few-shot prompting和augmented prompting strategies两方面进行介绍。 2.1 Few-shot Prompting Few-shot prompting是给出若干个输入-输出对作为prompt,模型需对新输入补充输出。这可能是目前最常见的prompting方法。 Few-shot prompting示例 如下图所示,许多任务随着模型规模跨过阈值而可以被few-shot prompting...
既然有zero shot,那必然会有one shot(0-1必然成对嘛)。One shot顾名思义就是只提供一个样本数据,模型就可以基于该样本数据完成相关任务,我们来看下面这个例子: One Shot Prompt来自星火 这里我们虚构了一条“独角兽座“的数据喂给了大模型,让大模型帮我们完善了”打工人座”的任务。如果我们的模型是在一个不...
Prompt工程则是大模型应用开发中最基础的知识,在agent工作的各个环节中,均需要各种提示词来引导大模型思考。Few-Shot和CoT是经典的prompt方法,通过提供一些示例,例如提供类似的问题和对应的答案,将其作为prompt的一部分,让大模型具有“举一反三”的能力,这种方法称为 Few-Shot。给大模型提供一种解决问题的思路方法,...
提示词,Prompt engineer,Few-Shot少样本,CoT思维链,OpenAI提示工程最佳实践,Prompt万能公式,简单好记实用!以kimi产品为例,系统学习提示工程,让你成为大语言模型的提问高手获取视频笔记,以及有任何问题请关注“AI数据科学EasyLearning”工众号进行交流, 视频播放量
此外论文还秀了一些术语翻译、风格化翻译的效果。这里仅介绍一个实验:作者使用了 IWSLT’22 的相关任务数据集(口语化翻译和书面语化翻译)。prompt 模板中填入的 dev set 被证实可以很好地控制翻译风格: UMD 是当期冠军。作者的 few-shot 展示了与之匹敌的效果 ...
思维链只能在大语言模型中起作用。 Few-shot CoT是ICL的一种特殊情况。 Zero-shot CoT在prompt中不包括人工标注的任务演示。 CoT使大语言模型更具可解释性,更加可信。 更多优质内容请关注公号:汀丶人工智能;会提供一些相关的资源和优质文章,免费获取阅读。
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提示工程分类大全(24年最新综述) | 新任务无需大量训练(Zero-Shot Prompting):利用精心设计的提示(prompts),直接指引模型处理未见过的任务,无需特定任务的训练数据。 少量示例训练(Few-Shot Prompting):通过提供少数几个输入-输出示例来引导模型理解特定任务,与零样本提示相比,这需要一些示例数据。
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
2.2 Zero-shot CoT 与Few-shot CoT 不同,Zero-shot CoT 在 prompt 中不包括人工标注的任务演示。相反,它直接生成推理步骤,然后使用生成的 CoT 来导出答案。其中 LLM 首先由 “Let's think step by step” 提示生成推理步骤,然后由 “Therefore, the answer is” 提示得出最终答案。他们发现,当模型规模超过一...