此外在ChatGPT和GPT-4的训练过程中,OpenAI雇佣了大量的外包团队手动编写大量的高质量提示样本,它被OpenAI叫做指示学习(Instruction Learning),但他的本质也是离散的提示学习。提示学习的第二个阶段是启发式搜索提示,代表性的算法有AutoPrompt等。它们的提出主要是为了解决人工设计的提示效果不稳定的问题,希
“the label space and the distribution of the input text specified by the demonstrations are both key (regardless of whether the labels are correct for individual inputs)” 标签空间和输入文本的分布都是关键因素(无论这些标签是否正确)。 the format you use also plays a key role in performance, e...
信息提取:Instruction + Context + Input Data + Output Indicator 2.1.2 CRISPE Prompt框架 另一个我觉得很不错的 Framework 是 Matt Nigh 的 CRISPE Framework,这个 framework 更加复杂,但完备性会比较高,比较适合用于编写 prompt 模板。CRISPE 分别代表以下含义: CR: Capacity and Role(能力与角色)。你希望 文...
work out your own solution to the problem.- Then compare your solution to the student's solution\and evaluate if the student's solution is correct or not.Don't decide if the student's solution is correct untilyou have done the problem yourself...
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning:Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
NLP千亿预训练模型的“第四范式”之Prompt Learning介绍分享,论文转载自知乎专栏:ai炼丹师作者:避暑山庄梁朝伟一、背景随着GPT-3诞生,最大的版本多达1750亿参数,
Instruction(必须):指令,即你希望模型执行的具体任务。 Context(选填):背景信息,或者说是上下文信息,这可以引导模型做出更好的反应。 Input Data(选填):输入数据,告知模型需要处理的数据。 Output Indicator(选填):输出指示器,告知模型我们要输出的类型或格式。
Prompt learning 教学[进阶篇]:简介Prompt框架并给出自然语言处理技术:Few-Shot Prompting、Self-Consistency等;项目实战搭建知识库内容机器人
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来自Google的FLAN模型[6]和HuggingFace的T0模型[7]，是两个同时期的工作，均受到了GPT-3的启发，即：给定指令（instruction）和少量示例进行in-context learning。突破：ZeroPrompt，首个中文多任务prompt统一模型 继FLAN和T0之后，ZeroPrompt[9]实现了大规模多任务学习在中文领域“零的突破”。ZeroPrompt...