提示工程(Prompt Engineering),也称为 In-Context Prompting,是指在不更新模型权重的情况下如何与 LLM 交互以引导其行为以获得所需结果的方法。 在提示工程中,任务的描述会被嵌入到输入中。例如,不是隐含地给予模型一定的参数,而是以问题的形式直接输入。 提示工程的典型工作方式是将一个或多个任务转换为基于提示的...
提示词工程(Prompt Engineering) ,也叫做上下文提示(In-Context Prompting),指的是通过结构化文本等方式来完善提示词,引导LLM输出我们期望的结果。通过提示词工程可以在不更新模型权重的情况下,让LLM完成不同类型的任务。其主要依赖于经验,而且提示词工程方法的效果在不同的模型中可能会有很大的差异,因此需要大量的实验...
提示学习:通过设计离散模板或者连续型参数,学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果,而 prompt 既可以是离散型,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
In-Context Learning 最初是在原始 GPT-3 论文中作为一种大语言模型学习任务的方式而被推广的,能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务,并给出问题答案;本质上,它相当于使用训练完好的语言模型估计给定示例条件下的条件概率分布模型。在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一...
第三个消融研究是关于 In-context Prompt,我们改变了输入上下文样本的数量。结果显示,过少或过多的上下文样本都会影响 LLM 的表现。过少的样本无法建立足够的上下文,而过多的样本可能会产生注意力噪声,导致 LLM 过度关注样本而忽略任务本身。 在探索 LogPrompt 之后的应用方向时,发现将这套方法应用到工业界仍存在挑战...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
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)。
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
提供上下文和例子:给出较为充分的上下文信息,让模型更好地理解相关背景。如果能够提供示例,模型能表现更好(类似传统 LLM 中的 in-context learning)。 善用符号和语法:使用清晰的标点符号,标题,标记有助于转达意图,并使输出更加容易被解析 让模型一步一步地思考:在这种方法中,模型逐步进行思考,并呈现出涉及的步骤...
提供上下文和例子:给出较为充分的上下文信息,让模型更好地理解相关背景。如果能够提供示例,模型能表现更好(类似传统 LLM 中的 in-context learning)。 善用符号和语法:使用清晰的标点符号,标题,标记有助于转达意图,并使输出更加容易被解析 让模型一步一步地思考:在这种方法中,模型逐步进行思考,并呈现出涉及的步骤...