Langchain团队进行了一些实验,结果表明few-shot提示可以显著提高模型的准确性,尤其是对于复杂的任务更为明显。 工具是LLM应用程序的重要组成部分,LangChain团队一直在努力改善LangChain调用工具的接口。此外,他们还一直在探索如何提高LLM调用工具的性能。改进LLM工具调用的一种常见技术方案是使用few-shot prompting,需要将示...
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...
LLM工具调用破局:Few-shot Prompting 构建少量样本提示的方法多种多样,但目前还没有统一的最佳实践。我们进行了一些实验,以探究不同技巧对模型和任务性能的影响,这些实验结果表明,通过少量样本提示,我们可以显著提高模型的准确度,特别是在处理复杂任务时。接下来,我将分享我们是如何做到这一点的,以及实验的结果。 编辑...
编译后几分钟内,几行DSPy允许GPT-3.5和llama2-13b-chat自引导流水线,其性能优于标准的小样本提示(Few-shot Prompting,通常分别超过25%和65%)以及具有专家创建的示例的管道(分别高达5-46%和16-40%)。最重要的是,基于开源相较小LM(例如770M参数T5和llama2-13b-chat)编译的DSPy程序与依赖专家编写的专有GPT-...
I attempt to set up a simple few-shot prompting logic with an LLM for named entity extraction from documents. At the moment, I supply one single document with the expected entities to be extracted, and the expected answer in key-value pairs. Then I want to format the few-shot prompt ...
Langchain团队进行了一些实验，结果表明few-shot提示可以显著提高模型的准确性，尤其是对于复杂的任务更为...
LLM工具调用破局:Few-shot Prompting 少量样本提示提升工具调用效率 在大型语言模型(LLM)的应用中,工具的使用至关重要。我们一直在研究如何提升LLM调用工具的性能。一种常见的提升方法是通过少量样本提示,即将一些模型输入的示例和期望的输出结果直接展示给模型。据Language Models are Few-Shot Learners一文,这种方法能够...
Few-Shot Prompting Users will not always be able to provide all of the context that the LLM will need to function properly with just one example. For such cases, they can provide more context with few-shot prompting, which entails providing multiple examples in the user prompt. ...