因此,我们需要不停的尝试其他各种文本,这个过程就是Prompt Engineering。 通俗理解就是:模板的人脑学习过程。 Prompt Ensembling 同样的,从字面意思上,Prompt Ensembling是“提示合奏”“提示,总体效果”。 可以意会到,就是不止一种prompt合在一起做事情。 Prompt Ensembling,即提示聚合、提示融合。 实际上,Prompt Ensem...
对于prompt ensembling而言,无论是离散型还是连续型的prompt,都可以通过这种方式集成到一起。Prompt ensembling有以下几个明显的优点。 a)可以利用不同prompt的优势实现互补。 b)可以缓解prompt engineering中寻找一个最优prompt的繁重工作。 c)可以在下游任务表现得更加稳定。 2.1 Uniform averaging 最直观的prompt ensemb...
Prompting Technique (提示技术): 描述如何构建提示的策略或方法。 Prompt Chain (提示链): 使用一系列提示模板依次进行提示的过程。 Meta-Prompting (元提示): 利用LLM生成或改进提示或提示模板的过程。 Answer Engineering (答案工程): 从LLM输出中提取精确答案的过程,包括答案形态、答案空间和答案提取器的定义。 2....
Prompting Technique (提示技术): 描述如何构建提示的策略或方法。 Prompt Chain (提示链): 使用一系列提示模板依次进行提示的过程。 Meta-Prompting (元提示): 利用LLM生成或改进提示或提示模板的过程。 Answer Engineering (答案工程): 从LLM输出中提取精确答案的过程,包括答案形态、答案空间和答案提取器的定义。 2....
提示设计(Prompt Engineering):如果提示(prompt)指定了任务,那么选择合适的提示不仅对准确性有很大影响,而且对模型首先执行的任务也有很大影响。在图1 §4中,讨论了选择应使用哪个提示作为fprompt(x)的方法。 3.3 回答设计 3.4 扩展范式 扩展范式:如上所述,上述方程式仅代表了为实现这种prompting而提出的各种底层框架...
ExperimentsSimplifying Prompt Engineering第一个实验是:基于 prompt 的 finetuning (有 prompt, 进行 finetuning)▲基于 prompt 的 finetuning实验结论:1.为每个任务手工设计一套 prompt 效果仍然是最好的, 但是太费时费力了。2.null prompts 比 prompt tuning (fine-tune时对模板部分进行梯度优化)表现要好一点。
目前的 Prompt Engineering 主要分为三种方法:Discrete Prompt,Continuous Prompt 以及 Hybrid Prompt。本文挑选了最新四篇 Continuous Prompt 相关的文章加以解读。 WARP: Word-level Adversarial ReProgramming Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation ...
Answer Engineering: 如何选择 prompt 结果的目标空间 的选择;以及得到答案 后如何完成 的映射。 Multi-prompt:如何设计多个 prompt 获得更好的效果?常见方式包括以下 5 种 Prompt Ensembling : 集成学习(利用不同的 prompt 来进行各模型的差异化) Prompt Augmentation : 对 prompt 进行数据增强 ...
如图1的“Prompt Engineering”部分所示,必须首先考虑prompt shape,然后决定是手动还是自动创建所需类型的prompt,如下所述。 1、提示类型(Prompt shape) 如上所述,提示有两种主要类型:完形填空prompt(Petroni et al.,2019;Cui et al.,2021),用于填充文本字符串的空白;前缀prompt(Li和Liang,2021;Lester et al.,...
不过,prompt的概念可以追溯到更早的一些相关概念,如控制码(control code)和写作提示(writing prompt)。而'prompt engineering'这一术语则是在2021年前后由Radford等人和Reynolds & McDonell等人提出的。 有趣的是,早期对prompt的定义与当前普遍理解略有不同。比如在2020年的一项工作中,Brown等人给出了这样一个prompt示...