论文关注的涌现能力是模型的prompting(in-context learning)能力,这是大型语言模型最核心的能力。Prompting是指不需要通过训练改变模型参数,仅需在输入中添加文本(如对任务的描述),使模型在此基础上补充回答。一句话概括结论:prompting相关的能力是随着模型规模的增大而涌现的。下面将从few-shot prompting和augmented prompt...
I： Insight（洞察力），背景信息和上下文（坦率说来我觉得用 Context 更好）。S： Statement（指令），你希望 ChatGPT 做什么。P： Personality（个性），你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。E： Experiment（尝试），要求 ChatGPT 为你提供多个答案。2.Zero-Shot Prompting 在基础篇里的推理场景，我提到了...
此外,随着技术的进步,我们可能会看到更高效的Few-Shot Prompting 方法出现,如通过强化学习或其他机器学习方法来优化样本来提高模型的适应速度。同时,如何将Few-Shot Prompting 技术与其他技术如迁移学习、无监督学习等结合,也将是未来的一个研究方向。总之,Few-Shot Prompting 技术之道为我们提供了一个全新的视角来看待...
大模型的 in-context few shot 能力是极强的,但是创建很多的中间步骤用来做监督 finetune 是非常耗时的,而且传统的 prompt 方式在数学计算、常识推理等做的又不好,怎么结合 in-context few shot 和 中间步骤来改善算术推理、常识推理和符号推理等能力是一个问题。思维链的一系列工作就是在这样的大环境下诞生的。
2.Zero-Shot Prompting 在基础篇里的推理场景,我提到了 Zero-Shot Prompting 的技术,本章会详细介绍它是什么,以及使用它的技巧。Zero-Shot Prompting 是一种自然语言处理技术,可以让计算机模型根据提示或指令进行任务处理。各位常用的 ChatGPT 就用到这个技术。
传统的自然语言处理技术通常需要在大量标注数据上进行有监督的训练,以便模型可以对特定任务或领域进行准确的预测或生成输出。相比之下,Zero-Shot Prompting 的方法更为灵活和通用,因为它不需要针对每个新任务或领域都进行专门的训练。相反,它通过使用预先训练的语言模型和一些示例或提示,来帮助模型进行推理和生成输出。
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...
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...
2.Zero-Shot Prompting 在基础篇里的推理场景,我提到了 Zero-Shot Prompting 的技术,本章会详细介绍它是什么,以及使用它的技巧。Zero-Shot Prompting 是一种自然语言处理技术,可以让计算机模型根据提示或指令进行任务处理。各位常用的 ChatGPT 就用到这个技术。 传统的自然语言处理技术通常需要在大量标注数据上进行有...
2.Zero-Shot Prompting 在基础篇里的推理场景,我提到了 Zero-Shot Prompting 的技术,本章会详细介绍它是什么,以及使用它的技巧。Zero-Shot Prompting 是一种自然语言处理技术,可以让计算机模型根据提示或指令进行任务处理。各位常用的 ChatGPT 就用到这个技术。