本文提出了一种新的“幻觉推理”方法,通过区分对齐、错位和捏造三种类型的幻觉,利用零样本技术提高智能体生成文本幻觉检测的准确性。 论文题目:LLM Hallucination Reasoning with Zero-shot Knowledge Test 论文链接:https://arxiv.org/abs/2411.09689 PS: 欢迎大家扫码关注公众号^_^,我们一起在AI的世界中探索前行,期...
基于Zero-shot实现LLM信息抽取 基于Zero-shot方式实现LLM信息抽取 在当今这个信息爆炸的时代,从海量的文本数据中高效地抽取关键信息显得尤为重要。随着自然语言处理(NLP)技术的不断进步,信息抽取任务也迎来了新的突破。近年来,基于Zero-shot(零样本学习)的大型语言模型(LLM)在信息抽取领域展现出了强大的潜力。这种方法能...
论文首先在表1中将论文的框架与直接提示和zero-shot思维链进行比较。论文发现,zero-shot思维链的表现优于直接提示,分别在GPT-3.5-Turbo上平均提高了11.1%,这表明zero-shot思维链是一个强大的基准。然而,论文的THINK-AND-EXECUTE在不同模型大小下都进一步显著优于上述两者,这表明显式生成计划是提高LLM推理能力的有效...
测试 Prompt 为了确保在不同的 LLM 之间进行公平而公正的比较，不论是 zero-shot、one-shot，还是 five-shot 的情形，我们都严格遵循相同的提示设置，保持了一致性。在 zero-shot 评估中，模型将面对全新的任务，没有任何之前的示例可供参考。而在 one-shot 的情景下，我们向模型提供了一个先前的示例作为参考。...
Zero-shot learning,不允许输入任何示例,只允许输入一则任务说明。 结果显示 ICL 不需要进行反向传播,仅需要把少量标注样本放在输入文本的上下文中即可诱导 GPT-3 输出答案。ICL可以理解为一种隐式的学习,在输入中就已经给了LLM一定的信息。ICL就是一种prompt。
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的官方文档对于如何编写测试提示也给出了非常详细的示例。如果模型还没有被调成一个 chatbot，那么提示格式如下。其中，对话格式的 ...
本文提出了一种简洁的深度剪枝方法Shortened LLaMA,其可以在zero-shot任务方面与一些宽度剪枝方法(LLM-Pruner、FLAP等方法)相媲美。此外,Shortened LLaMA可以有效提升模型的推理速度,尤其在batchsize=1的情况下(如上图所示)。 二、本文方法 2.1 加大批次推理的问题 ...
该研究中，研究者设计了一种用于预测的时间序列基础模型 TimesFM，其在各种公共数据集上的 zero-shot 能力都接近于目前业内的顶尖水平。此模型是一种在包含真实世界和合成数据的大型时间序列语料库上进行预训练的，修补解码器式注意力模型，参数只有两亿。谷歌表示，对于首次遇见的各种预测数据集进行的实验表明，该...
Zero-Shot + InstructERC:从基座的指令遵循能力方面来看,由于我们采用的 LLaMA 都是原始版本,并非 chat,所以相较于经过指令遵循精调后的ChatGLM 类模型,其按要求输出的能力比较差,很多时候不输出或者输出重复的无关内容,而 ChatGLM 类模型虽然具备一定的遵循能力,但是很多时候会输出一些和标签相近但不正确的答案,比...
从表1所示的结果中可以看到，元提示（meta-prompting）技术相较于传统的零样本（zero-shot）提示技术具有明显的优势——元提示技术的表现分别比标准提示提高了17.1%，比专家（动态）提示（expert (dynamic) prompting）提高了17.3%，以及比多人格提示（multipersona prompting）提高了15.2%。而在Python解释器的辅助下，...