生动解释:Prompt,对话中的图书管理员 "prompt工程"时,实际上是指如何设计和构建与大语言模型进行交互的输入方式,通常是通过给模型一个简短的提示(prompt)来引导其生成期望的输出。这个过程有点像和计算机进行对话,你提供一个问题或指令,模型回应一个相关的答案或生成一段文本。 比方说,你可以把大语言模型想象成一个...
在第二步中,使用生成的句子 z 和被加工成 prompt 的句子 x’从语言模型中提取最终答案。具体来说,我们简单地将三个元素连接起来,如 [X’] [Z] [A]:[X’] 表示第一个 prompt x’, [Z]表示第一步生成的句子,[A]表示用来提取答案的触发句。这一步的 prompt 是自增强的,因为 prompt 包含同一个语言模...
最后，他们使用该 RM 作为奖励函数，并使用 PPO 算法微调他们的 GPT-3 策略以最大化该奖励。这个过程可以这么理解：它「解锁」了 GPT-3 已经拥有的能力，但仅仅通过 prompt 工程很难激发出这些能力。这是因为，相对于在预训练中学到的能力，训练程序教授模型新能力的水准是有限的，因为它使用的计算量和数据相对于...
在第二步中,使用生成的句子 z 和被加工成 prompt 的句子 x’从语言模型中提取最终答案。具体来说,我们简单地将三个元素连接起来,如 [X’] [Z] [A]:[X’] 表示第一个 prompt x’, [Z]表示第一步生成的句子,[A]表示用来提取答案的触发句。这一步的 prompt 是自增强的,因为 prompt 包含同一个语言模...
深入了解Prompt工程及其在GPT-3中的应用 生动解释:Prompt,对话中的图书管理员 "prompt工程"时,实际上是指如何设计和构建与大语言模型进行交互的输入方式,通常是通过给模型一个简短的提示(prompt)来引导其生成期望的输出。这个过程有点像和计算机进行对话,你提供一个问题或指令,模型回应一个相关的答案或生成一段文本。
随着AI人工智能的发展,自ChatGPT出圈以来,直到我们今天讨论的主角 Prompt 出现,NLP 竞争战场的天平一下子倒向了 GPT,如果只能为 GPT3 火选一个原因,那这个原因必须是:Prompt。那么Prompt 到底是什么?我们一起细说一下。 AI人工智能 在自然语言理解涵盖范围很广,不过总体可以把自然语言处理分成两大类任务:NLU 自然...
GPT-2 定出了 GPT 做各种下游任务的模式,即可以通过使用 Prompt 以一种 Zero-Shot 的方式完成下游任务,无需 Fine-Tuning,无需下游任务的领域内有标签数据。 到了GPT-3 这一代的不同之处是,GPT-3 不再执着于 Zero-Shot 的方式,即一条下游任务的数据都不用。而是把注意力集中在 Few-Shot 的方式,即只使...
Prompt工程在GPT-3中的应用,进一步提升了其性能和实用性。 智能客服:GPT-3可以结合Prompt工程,实现更加智能、人性化的客服服务。通过设计恰当的提示信息,GPT-3可以准确理解用户的问题,并提供满意的回答。例如,在餐厅网站上,GPT-3可以自动回答用户关于特色菜、营业时间等问题,提高客户满意度并减少人力成本。 内容创作:...
解密Prompt系列1. Tunning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 & LAMA & AutoPrompt 近年来,自然语言处理领域取得了巨大的进步,这其中很大程度上得益于大型预训练语言模型(如GPT-2、GPT-3、LAMA和AutoPrompt)的出现。这些模型以其强大的理解和生成文本的能力,为各种任务提供了有力的支持。在本文中,我们将深入探讨这些模型...
解密Prompt系列1. Tunning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 & LAMA & AutoPrompt 近年来,Prompt(预训练语言模型)在自然语言处理领域引起了广泛的关注。然而,这些模型的参数数量巨大,需要大量的计算资源和时间进行训练,因此,许多研究人员一直在探索更加高效和灵活的Prompt方法。 在本文中,我们将介绍Tuning-Free Prompt(无调参...