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": "4"}, {"input": "5*5", "output...
在实际过程中,我们可以在few-shot prompt的时候给每一个范例添加一些思考性的调整,这样可以将一个复杂的问题(对大模型来说)分解成一系列简单的中间问题,如下图所示: 下面是一些使用CoT的实验结果,可以得到在某些问题上CoT甚至达到了监督学习的水平: 事实上,就算是不使用few-shot learning转而使用zero-shot learning...
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。 Generated Knowledge Prompting 📚 利用模型生成的知...
在大型语言模型的应用中,Prompt 策略是一种重要的技术,用于指导模型生成期望的输出。以下列举了14种常见的Prompt策略: 一、Few-Shot Prompting 二、Zero-Shot Prompting 三、Chain-Of-Thought Prompting 四、Self-Consistency 五、Iterative Prompting 六、Least-To-Most Prompting 七、Generated Knowledge Prompting 八、...
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: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...
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: ...
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-...
可以看出,In-context-learning作为Prompt Learning的一个部分,通过将上下文信息提供给大模型,能够大大的提升了操纵大模型的方式,从而更好的挖掘大模型的潜力。 In-context Learning在基础形式及例子的数量上分有三类:zero-shot(零示例),one-shot(一个示例),fewshot(一些示例)。
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