Prompt 优化和 few-shot 先来明确下本文用的术语:prompt是包含instruciton和数据实例(example)的总称,针对 instruction 的优化称为 instruciton optimization(IO),如何选择合适的example称为exampler selection(ES),前者近一段时间受到了学术界比较多的关注。 一个few-shot 形式的 prompt 可以写为: P(x)=[I,e1,...
1.One-shot 示例: 提供给模型的单个输入输出配对示例,帮助模型理解任务要求和期望的输出格式。适用于模型已有相关领域知识时。 适用场景:模型已有一定基础知识,只需要一个示例来了解具体格式和期望输出。 2.Few-shot 示例: 提供给模型的多个(通常是2-5个)输入输出配对示例,进一步明确任务细节和复杂性。适用模型对任...
Few-Shot:提供少量示例,比如1-3个辅助大模型理解。 Zero-Shot:不提供示例,让模型直接回答问题。 这一部分也通常称为ICL(In-Context Learning)上下文学习 通常来讲Zero-Shot场景是对模型性能要求最高的,也是各家大模型的优化重点。GPT4相比GPT3.5很明显的能力提升就在于它在Zero-Shot场景下的性能,这往往也代表着其...
Few-Shot完成命名实体识别提问 模型生成内容如下,模型提取得非常准确,并且模型参照了给的例子进行了JSON格式的输出,而在Zero-Shot中并虽然提示语句中要求了JSON格式,但并没有按照JSON生成,由此可推测Few-Shot下模型会更容易地参照用户的需求进行文本生成 Few-Shot完成命名实体识别结果 特别的,当给到的参考例子只有一条...
1)Many-Shot 多实例上下文学习,指提供多个(没有具体的标准)示例来辅助大模型理解 2)Few-Shot 提供少量示例,比如1-3个辅助大模型理解。 3)Zero-Shot 不提供示例,让模型直接回答问题。 这一部分也通常称为ICL(In-Context Learning)上下文学习。通常来讲Zero-Shot场景是对模型性能要求最高的,也是各家大模型的优化...
另外对于选择few-shot的数量,论文中也对比了例子数量对最后效果的影响,从图中可以看到zero-shot是最低的分数,当随着 K 不断增大时,我们发现 GPT-3 每个任务只需要不到 8 个示例,就能在整体 SuperGLUE 得分上胜过经过微调的 BERT-Large,...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
合适prompt文本在此情况下需要一个轻量化的方法论框架,Few-shot Prompt就是这个类型的框架,它提供指导⼤模型推理的示例,适⽤于对输出内容的维度和格式等要求较⾼的场景。 本平台支持自制Few-shot Prompt模板,您可以选择仅输入各种示例来完成此prompt,如果将其他的非必填项完成,在专业场景下推理效果更好。 我们...
要解决这个缺陷，就要使用到新的技巧，Few-Shot Chain of Thought。根据 Wei 他们团队在 2022 年的研究表明：通过向大语言模型展示一些少量的样例，并在样例中解释推理过程，大语言模型在回答提示时也会显示推理过程。这种推理的解释往往会引导出更准确的结果。下面是论文里的案例，使用方法很简单，在技巧2 的基础上...
要解决这个缺陷,就要使用到新的技巧,Few-Shot Chain of Thought。 根据Wei 他们团队在 2022 年的研究表明: 通过向大语言模型展示一些少量的样例,并在样例中解释推理过程,大语言模型在回答提示时也会显示推理过程。这种推理的解释往往会引导出更准确的结果。