2.自然语言指令 LLM能够理解和执行自然语言指令。在零样本学习中，通过清晰、具体的任务描述或问题，模型...
本文介绍了一种新的方法用于检测大型语言模型(LLM)生成的幻觉文本,特别是通过区分三种类型的幻觉: 对齐(aligned)、错位(misaligned)和捏造(fabricated)。现有的检测方法未能有效区分不同类型的幻觉,导…
近年来,基于Zero-shot(零样本学习)的大型语言模型(LLM)在信息抽取领域展现出了强大的潜力。这种方法能够在没有预先标注数据的情况下,通过理解自然语言指令来完成信息抽取任务,极大地提高了信息处理的灵活性和效率。 1 LLM信息抽取任务介绍 首先,我们定义信息抽取的Schema: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
As LLMs continue to evolve, techniques like few-shot learning, zero-shot learning, and embedding-based retrieval mechanisms will become indispensable in delivering tailored outputs. Key Points Citation Formatdoi:10.1055/a-2264-5631Russe, Maximilian Frederik...
Zero-shot知识测试LLM的推理幻觉,本文介绍了一种新的方法用于检测大型语言模型(LLM)生成的幻觉文本,特别是通过区分三种类型的幻觉:对齐(aligned)、错位(misaligned)和捏造(fabricated)。现有的检测方法未能有效区分不同类型的幻觉,导致检测性能不足。为此,作者
所属专辑:LLM大模型AIGC100个基本知识 音频列表 1 017_如何在LLM中使用迁移学习? 2323 2023-05 2 018_如何进行零样本学习(Zero-Shot Learning)? 2298 2023-05 3 019_如何进行少样本学习(Few-Shot Learning)? 2163 2023-05 4 020_什么是强化学习?
Lifelong Zero-Shot Learning(论文翻译) 终身零样本学习 作者:Kun Wei, Cheng Deng, Xu Yang https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0077.pdf 摘要 零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)解决了一些测试类别在训练集中从未出现的问题。现有的零样本学习方法是被设计用来从一个固定的训练集中学习的,不具备对多种...
Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。 1.2 实例 假设我们的模型已经能够识别马、老虎和熊猫了,现在需要该模型也识别斑马,那么我们需要告诉模型,怎样的对象才是斑马,但是并不能直接让...
其次,这篇论文研究的是零样本学习(zero-shot),而不是in-context learning。即使是训练数据中不常见/不存在的主题,只要在上下文中提供示例和说明,LLM也能理解。 「我认为没有人期望LLM能在zero-shot的情况下证明出P=NP,可能发生的情况是利用Agent找到所有相关文件并从中学习。」 ...
Regarding software engineering (SE) tasks, Large language models (LLMs) have the capability of zero-shot learning, which does not require training or fine-tuning, unlike pre-trained models (PTMs). However, LLMs are primarily designed for natural language output, and cannot directly produce ...