Zero-shot(零样本) Prompt是一种很快速便捷的方式让我们对新任务做出尝试,很适合验证我们新的想法。 一点小的建议就是,只有当我们的zero-shot达不到我们输出的效果时候,我们才该去考虑训练或者优化我们的模型。其实本质上来说,所谓zero-shot就是使用模型固有的数据在回答问题。 接下来我们来试试一下zero-shot能够...
尽管Zero-Shot Prompting 技术不需要为每个任务训练单独的模型,但为了获得最佳性能,它需要大量的样本数据进行微调。像 ChatGPT 就是一个例子,它的样本数量是过千亿。 由于Zero-Shot Prompting 技术的灵活性和通用性,它的输出有时可能不够准确,或不符合预期。这可能需要对模型进行进一步的微调或添加更多的提示文本来纠正。
提示工程分类大全(24年最新综述) | 新任务无需大量训练(Zero-Shot Prompting):利用精心设计的提示(prompts),直接指引模型处理未见过的任务,无需特定任务的训练数据。 少量示例训练(Few-Shot Prompting):通过提供少数几个输入-输出示例来引导模型理解特定任务,与零样本提示相比,这需要一些示例数据。
In the literature on language models, you will often encounter the terms “zero-shot prompting” and “few-shot prompting.” It is important to understand how a large language model generates an output. In this post, you will learn: What is zero-shot and few-shot prompting? How to experim...
on specific tasks and improve interpretability. Prompt engineering can greatly improve the performance of zero-shot and few-shot learning models. Creating high-quality prompts requires careful consideration of the task at hand, as well as a deep understanding of the model...
与Google的同期工作Instruction Tuning(FLAN模型)[1]相比,Zero-Shot性能在各数据集上几乎均有提升或可比,而模型参数减少10倍(Google的FLAN模型为137B); 我们可以发现:如此“耗资巨大”的工程,将prompt+多任务学习紧密结合起来,也许是提升Zero-Shot性能的“完美配方”。
Unlike zero-shot learning, few-shot learning can add to the model's knowledge. You can even use your own datasets to automatically generate few-shot prompts, by performing retrieval-augmented generation. Few-shot learning has two primary use cases: Tuning an LLM - Because it can add to the...
Zero-Shot-Cot 就能获得43% 的准确率,而Zero-Shot-Cot + self consistency 甚至可以获得70.1的准确率。 Zero-Shot-CoT + self consistency: 按照Zero-Shot-Cot 的方式,通过采样(sample)让模型生成多个结果,然后对答案进行投票。 目前在GSM8K上的SOTA是82.9,看来不需要继续放大模型,只需要正确使用模型。
借助SimCSE,将 zero-shot 分类,转换为句向量对齐任务。对于一条样本 x 和对应标签 c,记 g(x, c)为其编码向量的相似度(dot 或 cosine)。在所有候选标签中,g(x, c)为1的标签为文本分类的预测标签。 通常来说,标签都是比较短的词语,不十分适合直接求语义向量。GenCo 使用了两个 label-prompts 进行扩充,分...
在训练完成后，CLIP可用于多种任务，如分类图像、生成文本描述、检索图像等。它具有出色的zero-shot学习...