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...
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。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...
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,...
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: ...
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...
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...
Prompt 提示中的 Few-Shot 的作用和应用场景 FewShotPromptTemplate 少样本提示类 代码示例 什么是FewShot Few-Shot(少样本)、One-Shot(单样本)和与 Zero-Shot(零样本)的概念都起源于机器学习。 在提示工程(Prompt Engineering)中,Few-Shot 和 Zero-Shot 学习的概念也被广泛应用。在 Few-Shot 学习中,模型会被...
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...
3.2. Prompt: Few-shot prompting for conditioning on evidence 给定一个问题q和一组检索到的段落P,用few-shot prompting把预训练LM限定在这些段落上。其实出现过的“限定在……上”原文都是“condition……on”,我不知道这么翻译是否合适,或者翻译为“条件化在……上”?好像更怪。这个过程就是传统的(闭卷)QA...
这两种“提要求”的方法,恰恰就是prompt两种不同的技术:零样本提示(Zero Shot)和少样本提示(Few Shot)样本。 零样本提示(Zero Shot):是一种在没有任何相关示例的情况下,直接对模型进行提问的方法。 少样本提示(Few Shot):在提示中提供少量的示例,以帮助模型更好地理解任务的目标和输出要求。