这篇文章深入探讨了少量提示（few-shot prompting）在大型语言模型（LLMs）中的应用，通过实验验证了不同...
这时候,Few-Shot Learning(FSL)技术就派上了用场。FSL旨在通过极少的标注样本快速学习新任务。近年来,随着Transformer架构的普及,基于Transformer的FSL方法受到了广泛关注。其中,Few-Shot Prompting(FSP)是一种基于Prompting的方法,它通过少量示例学习新任务,无需从头开始训练模型。百度智能云千帆大模型平台便提供了丰富的...
由于 Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性，它的输出有时可能不够准确，或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。2.2 技巧 ：Zero-Shot Chain of Thought 基于上述的第三点缺点，研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。这个技巧使用起来非常简单，只需要在问题...
尽管Zero-Shot Prompting 技术不需要为每个任务训练单独的模型,但为了获得最佳性能,它需要大量的样本数据进行微调。像 ChatGPT 就是一个例子,它的样本数量是过千亿。 由于Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性,它的输出有时可能不够准确,或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。
由于Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性,它的输出有时可能不够准确,或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。 2.2 技巧 :Zero-Shot Chain of Thought 基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。
Prompt learning 教学[进阶篇]:简介Prompt框架并给出自然语言处理技术:Few-Shot Prompting、Self-Consistency等;项目实战搭建知识库内容机器人
由于Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性,它的输出有时可能不够准确,或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。 2.2 技巧 :Zero-Shot Chain of Thought 基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。
由于Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性,它的输出有时可能不够准确,或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。 2.2 技巧 :Zero-Shot Chain of Thought 基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。
编辑注：本文经翻译并二次整理自Few-shot prompting to improve tool-calling performances一文。实验过程我们基于两个数据集进行了实验。第一个数据集是Query Analysis，这是一个标准的设置，通过单一的LLM调用来根据不同的用户问题激活不同的搜索索引。第二个数据集是Multiverse Math，它在更具代理性的工作流ReAct的...
尽管Zero-Shot Prompting 技术不需要为每个任务训练单独的模型,但为了获得最佳性能,它需要大量的样本数据进行微调。像 ChatGPT 就是一个例子,它的样本数量是过千亿。 由于Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性,它的输出有时可能不够准确,或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。