Prompt 优化和 few-shot 先来明确下本文用的术语:prompt是包含instruciton和数据实例(example)的总称,针对 instruction 的优化称为 instruciton optimization(IO),如何选择合适的example称为exampler selection(ES),前者近一段时间受到了学术界比较多的关注。 一个few-shot 形式的 prompt 可以写为: P(x)=[I,e1,...
Few_shot 有的时候,我们如果给他一个示范,可能会有更好的效果。将示例加入 Prompt 的做法,就是few-shots,few 可以是 1,2,3,4,5 。比如,我提供一个样本,就是1-shot。 你是一个擅长中文和英文的AI 工程师和数据科学家,擅长中文和英文相关的技术文章编写和翻译。 请将下面的英文翻译成中文,要求语言生动活...
Few shot既然是Prompt技术的一种,自然也和其他技术一样,有放大优势的“妙招”和限制发挥的“昏招”。我们在这里,为你做了总结: 1. 量不在多,有用就好 很多人也许会好奇“ 少样本”的数量到底多少合适。一般来说,Few shot通常指2到20个示例之间。在实践中,使用3-shot、5-shot 或 10-shot 的情况较多。而超...
Few shot 既然是 Prompt 技术的一种,自然也和其他技术一样,有放大优势的 " 妙招 " 和限制发挥的 " 昏招 "。我们在这里,为你做了总结: 1. 量不在多,有用就好 很多人也许会好奇 " 少样本 " 的数量到底多少合适。一般来说,Few shot 通常指 2 到 20 个示例之间。在实践中,使用 3-shot、5-shot 或 1...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
合适prompt文本在此情况下需要一个轻量化的方法论框架,Few-shot Prompt就是这个类型的框架,它提供指导⼤模型推理的示例,适⽤于对输出内容的维度和格式等要求较⾼的场景。 本平台支持自制Few-shot Prompt模板,您可以选择仅输入各种示例来完成此prompt,如果将其他的非必填项完成,在专业场景下推理效果更好。 我们...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
在图像识别领域,few-shot prompt可以帮助模型识别特定类别的图片,即使只提供了极少的示例。在语音识别领域,few-shot prompt也可以帮助模型理解并生成特定的语音内容。 3. few-shot prompt的写法 在进行few-shot prompt的写作时,首先需要明确示例的数量和类型。如果要让模型生成一篇关于科技发展的文章,可以提供几篇相关...
这两种“提要求”的方法,恰恰就是prompt两种不同的技术:零样本提示(Zero Shot)和少样本提示(Few Shot)样本。 零样本提示(Zero Shot):是一种在没有任何相关示例的情况下,直接对模型进行提问的方法。 少样本提示(Few Shot):在提示中提供少量的示例,以帮助模型更好地理解任务的目标和输出要求。
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...