针对few-shot在大模型如何学习以及演示的哪些方面有助于性能提升,本论文通过做多组实验给出其理解和结论。 二、技术方案 1.few-shot 介绍 将k对(inputX-label)训练数据作为输入的条件,并且不需要梯度下降。如下图所示 Circulation revenue has increased by 5% in Finland. \n Positive Panostaja did not ...
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...
一、少样本学习的基本定义 首先介绍一下什么少样本学习。 少样本学习是Prompt Engineering(提示词工程)一种使用方法。在魔搭社区的介绍中,是这样描述的,“好的prompt也经常包含一些示例样本(单样本或者少样本)学习,指的是需要加入一些示例的输入和输出对。” 少样本学习的样例: - Prompt: 新闻标题:中国足球艰难前行...
首先是few-shot answer-only，这是最基础的方式。其次是few-shot chain-of-thought，这种方式在模型超过65B之后才会显著有效。接着是zero-shot answer-only，通常在进行instruction tuning之后采用。最后是zero-shot chain-of-thought，只有在instruction tuning之后且模型足够强大时，才推荐使用这种模式。C-Eval的官方文...
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...
LLM工具调用破局:Few-shot Prompting 少量样本提示提升工具调用效率 在大型语言模型(LLM)的应用中,工具的使用至关重要。我们一直在研究如何提升LLM调用工具的性能。一种常见的提升方法是通过少量样本提示,即将一些模型输入的示例和期望的输出结果直接展示给模型。据Language Models are Few-Shot Learners一文,这种方法能够...
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。
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: ...
首先是few-shot answer-only,这是最基础的方式。其次是few-shot chain-of-thought,这种方式在模型超过65B之后才会显著有效。接着是zero-shot answer-only,通常在进行instruction tuning之后采用。最后是zero-shot chain-of-thought,只有在instruction tuning之后且模型足够强大时,才推荐使用这种模式。
●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。