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 📚 利用模型生成的知识来回答问题。 Self-Consistency 🔄 确保模型的输出在逻辑上是一致的。 Chain-Of-Thought Prompting 🧠 通过一系...
一些大型语言模型（例如 Llama 2）能够遵循指令并产生响应，而无需事先看过任务示例。没有示例的 prompting 称为「零样本 prompting（zero-shot prompting）」。例如：complete_and_print("文本：这是我看过的最好的电影！\n文本的情感是：")# 返回积极情感complete_and_print("文本：这个电影的导演努力过头了。\...
Self-Ask Prompting 🤔 这个策略是让模型自己提出一些问题,然后再去解答这些问题。有点像给模型一个开放性问题,让它自己去探索答案。 Iterative Prompting 🔄 这个策略是让模型在处理问题时进行多次迭代。有点像给模型一个复杂的问题,让它一步步简化问题,最终找到答案。 Sequential Prompting 📅 这个策略是让模型...
Fine-tuning是使得预训练语言模型适配下游任务。Prompting 是将下游任务进行任务重定义,使得其利用预训练语言模型的能力,即适配语言模型。 模型参数固定的微调 有别于传统的微调概念,以GPT-3为代表的decoder-only结构提出了上下文学习(In-Context Learning)的概念。这种概念能够做到在不更新模型参数的前提下,单纯用改变输...
七、Generated Knowledge Prompting 八、Program-Aided Language Models 九、Symbolic Reasoning 十、Automatic Reasoning & Tool Use (ART) 十一、ReAct Prompting 十二、Self-Ask Prompting 十三、Meta-Prompting 十四、Sequential Prompting #AI #大模型 #AI大模型 ...
# Gives more specific advances and only cites sources from 2020 3.4 零样本(zero-shot) prompting 一些大型语言模型(例如 Llama 2)能够遵循指令并产生响应,而无需事先看过任务示例。没有示例的 prompting 称为「零样本 prompting(zero-shot prompting)」。例如: complete_and_print("文本:这是我看过的最好的...
最近，来自斯坦福和OpenAI的两位研究员，设计了一种提升LLM性能的全新方法——元提示（meta-prompting）。「元提示」能够把单一的LLM变身为全能的「指挥家」。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.12954 通过使用高层「元提示」指令，让大模型把复杂任务拆成子任务，然后再将这些任务分配给「专家模型」。每个模型...
前段时间，谷歌DeepMind提出了一种全新的「Step-Back Prompting」方法，直接让prompt技术变得脑洞大开。简单来说，就是让大语言模型自己把问题抽象化，得到一个更高维度的概念或者原理，再把抽象出来的知识当作工具，推理并得出问题的答案。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06117 结果也是非常不错的，在他们用...
completion(prompt,model="gpt-3.5-turbo"):messages=[{"role":"user","content":prompt}]response=openai.ChatCompletion.create(model=model,messages=messages,temperature=0,# this is the degree of randomness of the model's output)returnresponse.choices[0].message["content"]"""Principles of Prompting...
少样本提示( "Few-shot" prompting) 通过提供给模型一个或多个样本的提示,模型可以更加清楚需要你预期的输出。 关于few-shot learning,感兴趣的同学可以看一下GPT-3的论文:Language Models are Few-Shot Learners Prompt示例: prompt = f"""Your task is to answer in a consistent style.<child>: Teach me...