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
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...
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。
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...
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 1.ChatGPT Prompt Framework 看完基础篇的各种场景介绍后,你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」,更多地集中讲如何用,但讲「道」的部分不多。高...
Prompt任务(Prompt Tasks) 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: ...
Zero-shot指示使用CRISPE,不增加示例样本,就是 zero-shot 。下面是这个任务的 zero-shot prompt: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 AI 技术文章编写和翻译。 请将下面的英文翻译成中文,要求语言生动活泼,简洁优雅。 需要翻译的英文段落: Spending lots of time thinking about ...
举个例子,我们可以给 ChatGPT 一个简短的 prompt,比如描述某部电影的故事情节,它就可以生成一个关于该情节的摘要,而不需要进行电影相关的专门训练。 2.1 Zero-Shot Prompting 缺点 但这个技术并不是没有缺点的: Zero-Shot Prompting 技术依赖于预训练的语言模型,这些模型可能会受到训练数据集的限制和偏见。比如在使...
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,...
这就是AI模型在少样本学习中的真实处境——它们就像初到地球的外星人,需要你通过精心设计的"提示词"来引导认知。今天我们就来聊聊如何用Few-Shot Prompt设计,让AI用最少的学习样本实现最精准的理解。示例选择:AI也需要"营养均衡"#案例1:假设我们要让AI学会判断餐厅评论的情感倾向错误示范:...