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
少样本提示(Few-shot Prompting)是一种利用大语言模型从少量示例样本中学习并处理任务的方法。它的核心思想是利用大语言模型的上下文学习能力,通过在提示中增加“示例样本”来启发大语言模型达到举一反三的效果。这种方法避免了重新训练或者微调模型,是一种非常经济的做法。
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...
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...
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。
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。
这就是Few-Shot Prompting 技术之道的应用场景。Few-Shot Prompting 技术是一种通过少量的样本来学习一个全新任务的技术。它依赖于强大的预训练模型,如GPT-3、BERT等,这些模型已经在大量的文本数据上进行了训练,从而具备了理解和生成自然语言的能力。Few-Shot Prompting 技术通过给预训练模型提供少量的样本,让其快速...