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,模型会被给予几个示例,以帮助模型理解任务,并生成正确的响应,而 One-Shot 可以看作是一种最常见的 Few-Shot 。...
let's load the language model we're going to use to control the agent.llm=OpenAI(temperature=0)# Next, let's load some tools to use. Note
few shot:可以通过在提示词中给出一些简单的实例来规范语言模型的功能,其实这种提示的方式有一个它自己的名字叫做少样本学习,英文是few shot。 fine-tuning:与few shot的区别是,它会直接去影响模型本身。使用大量的例子去调整模型本身的参数,那么它这样得到的结果是一个调教之后的新模型和老模型就不一样了。新模型...
而针对小样本的效果,则可以通过增加上文(prompt),在推理阶段自定义跨领域的任务 few-shot 输入(注意观察,只有最后一句是我们要预测的内容,上面的6行都是prompt,其中第一行prompt指定了任务类别) 情绪分类: 小哥哥我今天不开心->消极 小哥哥真好->积极 小哥哥你吃饭了吗?->中性 啊啊啊小哥哥我摔到了->消极 小哥哥...
而langchain有与之对应的专门的一个类叫做FewShotPromptTemplate。 上面的问答,其实可以保存在一个json数组中,然后再在FewShotPromptTemplate中使用: fromlangchain.prompts.few_shotimportFewShotPromptTemplatefromlangchain.prompts.promptimportPromptTemplate
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...
在langchain中使用FewShotPromptTemplate 实际上,上面的问题和答案都是promot内容的一部分,所以可以保存在PromptTemplate中。 而langchain有与之对应的专门的一个类叫做FewShotPromptTemplate。 上面的问答,其实可以保存在一个json数组中,然后再在FewShotPromptTemplate中使用: ...
Langchain如何快速写prompt提示词,什么是fewshot迷你微调,如何自动筛选不相关prompt, 视频播放量 6304、弹幕量 7、点赞数 86、投硬币枚数 43、收藏人数 252、转发人数 34, 视频作者 跟Roonie学AI思维, 作者简介 Cisco AI解决方案顾问。Chatgpt数据训练早期参与者, 资源对
langchain中有个比较有意思的prompt template叫做FewShotPromptTemplate。 他是这句话的简写:“Prompt template that contains few shot examples.” 什么意思呢?就是说在Prompt template带了几个比较简单的例子。然后把这些例子发送给LLM,作为简单的上下文环境,从而为LLM提供额外的一些关键信息。
2.2.2. Few-shot example Few-shot examples 是一组可用于帮助语言模型生成更好响应的示例。 要生成具有 few-shot examples 的 prompt,可以使用 FewShotPromptTemplate。该类接受一个 PromptTemplate 和一组 few-shot examples。然后,它使用这些 few-shot examples 格式化 prompt 模板。