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...
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...
提示工程分类大全(24年最新综述) | 新任务无需大量训练(Zero-Shot Prompting):利用精心设计的提示(prompts),直接指引模型处理未见过的任务,无需特定任务的训练数据。 少量示例训练(Few-Shot Prompting):通过提供少数几个输入-输出示例来引导模型理解特定任务,与零样本提示相比,这需要一些示例数据。
Claude 3 Sonnet 的性能在使用zero-shot时是 16%,当使用 3 个语义相似的示例作为信息时上升到了52% 使用3个语义相似的示例作为信息的few-shotting比使用3个静态示例的要好,并且通常与使用全部13个示例时一样好或更好 使用few-shotting比直接使用文字描述效果要好 与GPT 模型相比,Claude 模型使用few-shotting时...
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。
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。一、FSP的基本原理FSP的基本原理是利用预训练语言模型(如GPT系列)的强大表示能力,通过少量示例学习新任务。具体来说,FSP通过修改预训练模型的输入,将示例任务转换为自然语言描述的问题,从而引导模型学习新任务。
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。
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文,尤其是带实验的,我目前认真读过的(大部头)也就是一些LLM的综述。记录这个文档主要是防止自己读着读着玩手机去了/注意力不集中了跑路了/没记录困惑导致最后困惑过多还完全不记得具体有哪些...
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。
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。