few-shot 2.meta-learning介绍 meta-learning 使用大规模监督数据集集合(称为元数据)上的多任务大模型预训练或者sft训练,训练好的模型然后在新数据上进行预测任务。 论文中提到两个概念 direct 与 channel direct:很好理解在做few-shot 或者模型meta-learning时,(x1,y1) , (x2,y2) ... (xk,yk) ,xk+1...
zero-shot:在 LLM 研究的早期阶段,zero-shot提示由于其简单性和有效性而受到欢迎。形式上,标注是通过将精心设计的提示映射到标注而得出的。提示可能包括指示I,概述任务以及真值标签 。 few-shot:这一类别涉及采用上下文学习(ICL)来生成标注。ICL 可以看作是提示工程的一种高级形式,它将人类生成的指示 I 与来自 Dl...
编辑注：本文经翻译并二次整理自Few-shot prompting to improve tool-calling performances一文。实验过程我们基于两个数据集进行了实验。第一个数据集是Query Analysis，这是一个标准的设置，通过单一的LLM调用来根据不同的用户问题激活不同的搜索索引。第二个数据集是Multiverse Math，它在更具代理性的工作流ReAct的...
少量学习(Few-shot learning)能让模型在只有少量特定任务数据的情况下适应新任务。这样做的目的是利用模型在预训练中已经获得的大量知识,从新任务的少量示例中进行有效学习。当特定任务的标注数据稀少或昂贵时,这种方法就很有用。 在这种技术中,模型在推理过程中会得到几个例子或 "镜头"来学习新任务,少量推理学习背后...
few-shot给出labled数据样例，预测的参数是W, 但是attention过程的效果相当于给模型的参数更新了ΔW，...
●评测流程:从模型针对指定问题 few-shot 的生成结果中提取答案,与真实答案比较。 整体表现: 在安全能力评测中,国内模型文心一言 4.0表现亮眼,力压国际一流模型GPT-4 系列模型和Claude-3拿下最高分(89.1 分),在国内其他模型中,GLM-4 和 Claude-3 同分,并列第四。
编辑注:本文经翻译并二次整理自Few-shot prompting to improve tool-calling performances一文。 实验过程 我们基于两个数据集进行了实验。第一个数据集是Query Analysis,这是一个标准的设置,通过单一的LLM调用来根据不同的用户问题激活不同的搜索索引。第二个数据集是Multiverse Math,它在更具代理性的工作流ReAct的...
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: ...
小样本学习(Few-shot Learning)是一种机器学习方法,旨在从极少量的样本中学习模型,以解决在样本稀缺情况下的学习问题。在传统的机器学习中,通常需要大量的标注样本来训练模型,但在现实世界中,往往存在着样本稀缺的情况,这时传统的学习方法可能无法很好地适应。小样本学习正是针对这一问题而提出的方法之一。
LangChain+LLM被低估的few shot魔法 from:https://www.langchain.cn/t/topic/18/1 GPT-base的LLM,相对与前LLM时代,比如bert,RNN时代,最典型的能力是跨领域泛化,在全新的未知领域会收获比后两者更强的能力。但是,回归到算法任务本身,是小样本任务能力的体现。换句话说:虽然LLM已经学到了很多知识,但是我们如果...