这是因为`FewShotChatMessagePromptTemplate`的设计原则是:固定示例和动态选择器必须二选一。本文将详细介绍这两种方式的实现和选择策略。 二、两种实现方式 1. 固定示例模式 few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate( examples=[ {"input": "2+2", "output": "
5 示例格式:示例格式(在原论文中给出的例子是标点符号,以text:lebel为佳,原论文作者给出的错误示例是text===label) 6示例相似性:如果我们的任务要求是让llm匹配个人求职意愿与岗位是否匹配,而输入prompt的示例却是关于诸如运动员成绩与运动员等级是否匹配的内容,这样肯定是不好的,容易误导llm 1.2 提升效果的示例补...
如上所示,Prompt中包含的示例越多,生成的输出就越接近所需的结果。对于Zero-shot,可能不会给出任何水果名称;如果是One-shot,则可能有多个;在Few-shot Prompt的情况下,建议可能完全由水果主题的名称组成。 思维链 Prompt 思维链Prompt策略主要是为ChatGPT、GPT-4等LLMs提供一些示例,帮助完善原始问题并确保得...
Few-shot Prompting:技术原理与优势 Few-shot Prompting技术通过提供少量的示例(few-shot),使模型能够迅速理解并适应新任务或新领域。其核心思想在于,利用精心设计的提示(prompt),激发模型内在的推理和学习能力,从而实现高效的任务完成。 这种方法的优势显而易见:一方面,它大大降低了对标注数据量的依赖,节省了数据收集...
LLM中14种Prompt策略详解 Prompt,简单来说,就是给AI模型的指令。在LLM(大型语言模型)中,有多种常用的Prompt策略,下面我们来详细介绍一下: Zero-Shot Prompting 🦿 这是一种没有预先训练过的模型直接用于新任务的方法。 Few-Shot Prompting 🎯 通过提供少量示例来引导模型学习新任务。
Few-shot prompting: 在Few-shot prompting中,我们在用户的查询前添加一些示例,这些示例本质上是样本输入和预期模型输出对。 想象一下,创建一个健康应用程序,使用语言模型将菜肴分类为“低脂肪”或“高脂肪”。为了确定模型的方向,在用户查询之前添加了几个示例: ...
Few-shot Prompting:解决之道 Few-shot Prompting技术的出现,为这一问题提供了有效的解决方案。这项技术通过精心设计的提示(Prompt),使得模型能够在面对极少量示例时,依然能够做出准确的推断。其关键在于,通过构建具有代表性的提示,引导模型从已有的知识库中提取相关信息,从而实现对新任务的快速适应。 案例说明:Few-sho...
C3: Zero-shot Text-to-SQL with ChatGPThttps://github.com/bigbigwatermalon/C3SQL通过优化schema description+多路投票的解码方案,用zero-shot prompt基本追平DIN的效果 在DIN-SQL提出的Few-shot方案的基础上,C3使用chatgpt作为基座模型,探索了zero-shot的方案,这样可以进一步降低推理成本。并且在生成效果上和DIN-...
最近AI大神吴恩达推出prompt教程给出了prompt构建三大原则,Prompt Engineering Guide也提出了诸多技巧,实践中发现few-shot和COT在任务里更加实用,特别是few-shot在大多数任务中屡试不爽。 3.1 原则 1、提供清晰和具体的指令 (Write clear and specific instructions) ...
一、背景简介 大型语言模型在各种任务(prompt)上实现了令人深刻的零样本(zero-shoht prompt)和少样本(few-shot prompt)结果,但是仍存在一些局限性,包括无法获取最新信息,幻觉倾向,精确计算,不知道时间的推移等。 Bing Chat利用Bing搜索关键词并将结果通过