效果评估：Prompt2Model 支持在实际数据集上进行模型测试和评估，使得在部署模型之前就能进行初步预测和性能评估，从而提高了模型的可靠性。这些特点使 Prompt2Model 框架成为一个强大的工具，能够高效地完成自然语言处理系统的构建过程，并且提供了先进的功能，如数据自动收集、模型评估以及用户交互界面的创建。实验与结果 ...
Prompt进阶2:LangGPT(构建高性能Prompt策略和技巧)--最佳实践指南 0.前言 左图右图 prompt 基本是一样的,差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到,一词之差,回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果,我们需要调整设计提示词,这也就是所谓的提示工程。 一个广泛的理解误区就是将 prompt 简单理解为自己...
Prompt2Model 基于以上背景,本文提出了 Prompt2Model,该系统保留了通过Prompt以轻量级方式指定系统行为的能力,同时仍然可以生成可部署的专用模型,保留了其所有优点。「Prompt2Model被设计为一个自动化管道,从用户的Prompt中提取必要的任务信息,然后通过三个渠道(数据集检索、数据集生成、模型检索)自动收集和合成特定于...
prompt2model是一个通过提示自动生成语言模型的方法 项目地址GitHub image.png 模型分为Prompt Parser,Dataset Retriever,Dataset Generator,Model Retriever几个部分 Prompt Parser image.png 作者使用具有上下文学习的LLM来分割用户提示,在实验中使用 OpenAI gpt-3.5-turbo-0613。如果提供的指令被识别为英语以外的语言,就...
最近,卡内基梅隆大学和清华大学的研究人员提出了一种通用的模型构造方法Prompt2Model,开发者只需要构造自然语言提示,就可以训练出一个可用于指定任务的模型,并易于部署。 Prompt2Model框架包括检索现有的数据集、生成训练数据、搜索与训练模型、微调训练、自动化评估和部署等多个步骤。
Prompt2Model is a framework for generating a small yet accurate model from a prompt. 类似于GPT-3的语言生成模型(LLM)提供了一种通过“prompt提示”实现的轻量级的自然语言处理系统构建范式。从业者现在可以编写一个prompt提示,指定预期的系统行为(可以选择性地提供一些演示),然后要求LLM通过text completion生成所...
大模型虽然通用性强,但在某些专业领域内可能显得过于庞大,不够精准。因此,有研究提出结合LLM来辅助训练专注于特定任务的小模型。接下来要介绍的,正是这样一种方法。 相关论文提出了Prompt2Model框架,它能够通过自然语言的任务描述,训练出既专门化又易于实施的模型。这一方法融合了数据检索、预训练模型利用、LLM生成数据...
Prompt进阶2:LangGPT(构建高性能Prompt策略和技巧)--最佳实践指南 0.前言 左图右图 prompt 基本是一样的,差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到,一词之差,回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果,我们需要调整设计提示词,这也就是所谓的提示工程。 一个
4 2 1 Challenge Ravenths 25 reads Dear David, You ask such a simple question. I see the innocence on your face. I wish it didn’t have to be this way, but it is. Why did I shoot? It seems like an easy answer in the language of the prosecutor: I am a tormented veteran who...
Prompt进阶3:LangGPT(构建高性能质量Prompt策略和技巧2)--稳定高质量文案生成器1.LangGPT介绍现有 Prompt 创建方法有如下缺点: 缺乏系统性:大多是细碎的规则,技巧,严重依赖个人经验 缺乏灵活性:对他人分享…