few-shot prompt是指使用少量示例来指导模型生成更多的信息。这些示例可以是文本、图片、语音等形式,模型通常通过学习示例中的模式和规律来生成类似的内容。由于示例数量较少,模型需要具备较强的泛化能力,能够从有限的示例中推断出更多的信息。 2. few-shot prompt的应用领域 在自然语言处理领域,few-shot prompt被广泛...
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...
few-shotprompt是一种基于prompt的模型,可以在极短的时间内进行大规模的文本分类、情感分析等任务。本文将详细介绍langchainfew-shotprompt的用法,帮助您更好地了解和掌握这个功能。 langchainfew-shotprompt是一种基于预训练语言模型的技术,它通过使用少量的文本提示来快速生成分类或情感分析结果。这种技术具有以下优点:...
few-shot 冷启动 二、few-shot数据集构建 1. 数据集划分目的 极少量的训练集 大量的测试集 2. 数据集地址: 3. 数据集切分 训练集:20条数据,每个样本十条 测试集:4000条数据,每个样本2000条 三、prompt代码实现 prompt模板构建 简单描述一下我的构建思路,以供参考: 循环遍历每一对(text, label) 对text进行...
另一个提示策略是 多范例提示(few shot prompting), 这种策略将为模型展示一些例子(shots),从而更形象地描述你的需求。在上图的例子中,我们尝试对用户反馈进行正面(positive)或反面(negative)的分类。我…
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 ...
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...
插值就是把多个LM的预测结果结合起来的意思。所有的概率都是LM算的,用k-shot prompt产生对应的分布(k=15)。也就是使用了15个实例来指导模型生成概率分布。例外是直接从QA系统得到的答案概率p(ai|q,pi),还有TF-IDF计算的passage和question的归一化余弦相似度ptfidf(pi|q),因为passage较长,使用prompting方法得到...
我们不是将示例直接输入到 FewShotPromptTemplate 对象,而是将它们输入到 ExampleSelector 对象。 在本教程中,我们将使用 semanticsimilarityExampleSelector 类。这个类根据它们与输入的相似度选择少量示例。它使用嵌入模型来计算输入与少量示例之间的语义相似度,并使用向量存储来执行最近邻搜索。