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...
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...
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,...
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...
论文中提出了 Zero-shot、One-shot、Few-shot三种不同的 prompt 方法，如下图所示。图1: zero-shot...
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...
LLM回答: 碧波漾秋意,孤舟载梦回。 远山衔落日,归鸟入林催。 三、进阶:如何用好Few Shot 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
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 ...
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...
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...