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!
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!
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...
zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中,使得模型能够理解并关联图像和文本之间的关系。 在训练过...
Zero-Shot提示、One-Shot提示、Few-Shot提示是在提示工程(Prompt Engineering)中的概念。 Zero-Shot提示:模型只根据任务的描述生成响应,不需要任何示例。 One-Shot提示:只提供一个例子。 Few-Shot提示:提供几个例子。在提示中的作用是通过少量样本引导模型对特定任务进行学习和执行,例如通过提供少量风格或主题示例,引导...
ZeroPrompt是一种多任务Prompt预训练方法(笔者归纳为多任务Prompt统一模型),可以显著提升zero-shot泛化性能。 需要不断强调的是:ZeroPrompt是一种“zero-shot adaptation with fewshot validation”设置,也是为了构建效果更好的Prompt。 不过,ZeroPrompt也有一些需要继续解决的问题: ...
What Are Zero-Shot Prompting and Few-Shot Prompting https://machinelearningmastery.com/what-are-zero-shot-prompting-and-few-shot-prompting/ How Do Lar
注意,这里首先是使用In-Context-Learning(上下文学习)的范式来进行prompt,即在prompt里面添加一些问答对作为“示范”,LLM在看到这些示范之后,就可以更好地进行Zero-shot任务(或者理解成Few-shot吧,毕竟需要提供一些标注的样本)了。 CoT的方法,就是在 In-Context-Learning 的范式中,增加了对推理的示范,从而希望LLM在给...
大模型的 in-context few shot 能力是极强的,但是创建很多的中间步骤用来做监督 finetune 是非常耗时的,而且传统的 prompt 方式在数学计算、常识推理等做的又不好,怎么结合 in-context few shot 和 中间步骤来改善算术推理、常识推理和符号推理等能力是一个问题。思维链的一系列工作就是在这样的大环境下诞生的。
首先有力地打破我们这个思维定式的,当属去年发布的 GPT3[2],它显示在足够大的预训练模型下,我们可以设计特定的模版,使得不进行微调就可以起到很好的 Few/Zero Shot 效果。有 GPT 的地方,BERT 从来不会缺席,既然 GPT 可以,那么 BERT 应该也行,这就导致了后来的 PET[3]工作,它同样构建特别的模版,利用预训练...