更明智的方法,是让一个神经网络以任何语言作为输入并转换成任何语言。 Zero-Shot Translation 这个想法是由谷歌工程师在2016年底实现的。这种神经网络的架构建立在我们刚才说过的seq2seq模型上。 唯一的不同是编码器和解码器之间有 8 层 LSTM-RNN,它们在层之间具有残留连接,并可以在一定程度上做出精度和速度的调整。
2. zero-shot-react-description 原理: 2.1 zero-shot学习介绍: Zero-shot学习是一种机器学习技术,旨在通过使用预训练的模型来进行泛化,即使在面对没有事先见过的任务或数据时也能够进行准确的预测和推理。传统的机器学习模型需要针对每个特定任务进行训练,而zero-shot学习能够在没有训练数据的情况下快速适应新任务。
更明智的方法,是让一个神经网络以任何语言作为输入并转换成任何语言。 Zero-Shot Translation 这个想法是由谷歌工程师在2016年底实现的。这种神经网络的架构建立在我们刚才说过的seq2seq模型上。 唯一的不同是编码器和解码器之间有 8 层 LSTM-RNN,它们在层之间具有残留连接,并可以在一定程度上做出精度和速度的调整。
为了克服这一限制,Auto-CoT 建议利用 Zero-shot-CoT,通过专门提示 LLM 来生成 CoT 推理路径,从而消除了手动操作。为了提高性能,Auto-CoT 进一步将训练集中的问题划分为不同的聚类,然后选择最接近每个聚类中心的问题,这应该很好地代表训练集中的提问。尽管 Few-shot CoT 可以被视为 ICL 的一种特殊提示情况,但与 ...
zeroshotagent 原理 ZeroShotAgent的原理是一种基于“走一步,看一步”的动态过程。在每一步中,它使用先前所有的action输出(在语言链中命名为intermediate_steps)来决定下一步的动作。这个过程是基于一系列已经学习的经验,并使用这些经验来预测和选择最佳的动作。
为了解决这一问题,本文主要从预训练语言模型看MLM预测任务、引入prompt_template的MLM预测任务、引入verblize类别映射的Prompt-MLM预测、基于zero-shot的prompt情感分类实践以及基于zero-shot的promptNER实体识别实践五个方面,进行代码介绍,供大家一起思考。 一、从预训练语言模型看MLM预测任务 ...
Zero-Shot Translation 这个想法是由谷歌工程师在2016年底实现的。这种神经网络的架构建立在我们刚才说过的seq2seq模型上。 唯一的不同是编码器和解码器之间有 8 层 LSTM-RNN,它们在层之间具有残留连接,并可以在一定程度上做出精度和速度的调整。 这个方法的主要意义在于,现在谷歌算法对于每对语言只使用一个系统,而...
大语言模型的预训练6:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统的训...
2.2 Zero-shot CoT 与Few-shot CoT 不同,Zero-shot CoT 在 prompt 中不包括人工标注的任务演示。相反,它直接生成推理步骤,然后使用生成的 CoT 来导出答案。其中 LLM 首先由 “Let's think step by step” 提示生成推理步骤,然后由 “Therefore, the answer is” 提示得出最终答案。他们发现,当模型规模超过一...