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
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...
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: from langchain.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate from langchain.prompt...
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: 代码语言:javascript 复制 from langchain.prom...
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。 我们再看一个例子,需求是根据用户输入,让模型返回对应的反义词,我们要通过示例来告诉模型什么是反义词, 这就是few-shotexampl...
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...
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。
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...
2.5 将少量示例传递给提示模板(few_shot) 2.6 选择提示模板的示例 2.6.1 基于长度的示例选择器 学习内容三:聊天提示模板 3.1 聊天提示模板 3.1 .1 实战:首先需要声明和定义一个模板 3.1 .2 实战:把提示词模板放入系统消息提示模板、人类消息提示模板等,并进行组合放入大模型 ...