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: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道...
我用一个英文翻译的例子,来讲解了 Prompt 编写过程中的一些技巧,包括: CRISPE框架 Zero-Shot Few-Shots COT SC TOT Step-Back 下面我们对同一个输出在相同的模型 ChatGPT 3.5 Turbo 上的翻译结果: Prompt 模式 结果 主观评分 Zero-Shot 花费大量时间思考不同可能的未来情景及其概率可能会令人着迷,但我建议尝试...
Few-Shot(少样本)、One-Shot(单样本)和与 Zero-Shot(零样本)的概念都起源于机器学习。 在提示工程(Prompt Engineering)中,Few-Shot 和 Zero-Shot 学习的概念也被广泛应用。在 Few-Shot 学习中,模型会被给予几个示例,以帮助模型理解任务,并生成正确的响应,而 One-Shot 可以看作是一种最常见的 Few-Shot 。...
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...
举个例子,我们可以给 ChatGPT 一个简短的 prompt,比如,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。比如在使用 ChatGPT 的时候,它...
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...
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...
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...
在本文中,我们将以“few-shot learning”的工程案例为主题,介绍如何构建一个能够从少量样本中学习的模型。 1.理解Few-Shot Learning的挑战和意义 Few-ShotLearning(少样本学习)是指在给定的训练数据中,每个类别只有非常有限的样本。这种情况下,传统的深度学习模型往往会出现过拟合问题,无法很好地泛化到新的样本上。
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:...