这就是Few-Shot Prompting 技术之道的应用场景。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在人工智能(AI)领域,智能问答系统和自然语言处理(NLP)技术如同一对双胞胎,共同推动着人类和机器的交互体验。然而,对于许多现实场景,尤其是那些涉及全新概念或领域的场景,如何让...
在图像识别领域,few-shot prompt可以帮助模型识别特定类别的图片,即使只提供了极少的示例。在语音识别领域,few-shot prompt也可以帮助模型理解并生成特定的语音内容。 3. few-shot prompt的写法 在进行few-shot prompt的写作时,首先需要明确示例的数量和类型。如果要让模型生成一篇关于科技发展的文章,可以提供几篇相关...
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,...
多范例提示 negativeA Few Shot PromptModel OutputExample 1Example 2More examples...Your inputExampleGreat product, 10/10: positiveDidn't work very well: negativeSuper helpful, worth it: positiveIt doesnt work!: 另一个提示策略是多范例提示(few shot prompting), 这种策略将为模型展示一些例子(shots)...
这些描述问题被称为“提示”(Prompt),而修改输入的过程则被称为“提示工程”(Prompt Engineering)。二、FSP的实现方法FSP的实现方法可以分为以下步骤: 选择合适的预训练模型:选择一个强大的预训练语言模型,如GPT系列。这些模型已经在大量文本数据上进行了训练,具有强大的表示能力。 设计提示语言:根据具体任务,设计合适...
langchainfew-shotprompt是一种基于预训练语言模型的技术,它通过使用少量的文本提示来快速生成分类或情感分析结果。这种技术具有以下优点: 1.高效性:与传统的文本分类方法相比,few-shotprompt可以在短时间内得到结果,大大提高了工作效率。 2.准确性:由于使用了大规模预训练语言模型,few-shotprompt能够学习到文本之间的...
Prompt也叫提示词,简单的理解成它是给大模型的指令。 它可以是一个问题、一段文字描述,甚至可以是带有一堆参数的文字描述。大模型会基于 prompt 所提供的信息,生成对应的文本或者图片。 在本平台中的应用为: 提供大模型一个提示,以帮助模型更好的理解人类的问题。 示例 我们以《三国演义》中的一段情节为例: ...
1.1Basic Prompt Framework 查阅了非常多关于 ChatGPT prompt 的框架资料，我目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia 总结的框架，他认为一个 prompt 里需包含以下几个元素：Instruction（必须）： 指令，即你希望模型执行的具体任务。Context（选填）： 背景信息，或者说是上下文信息，这可以引导模型做出更好的反应...
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...
1.1Basic Prompt Framework 查阅了非常多关于ChatGPTprompt 的框架资料,我目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia总结的框架,他认为一个 prompt 里需包含以下几个元素: Instruction(必须):指令,即你希望模型执行的具体任务。 Context(选填):背景信息,或者说是上下文信息,这可以引导模型做出更好的反应。