我们可以看到星火的答案依然比较“直男”,将这酒店分到了“中档”或“略高档”;千问尝试分析的更多一些,也更委婉一些,将酒店分类在了“中低档”或“性价比”类型。需要说明的是,这里无意比较哪个模型分类更准,我们需关注的是,在未来当我们需要对不熟悉的领域,不熟悉的信息做出分类,做出判断的时候,zero-shot prom...
Zero-Shot Chain of Thought 基于上述的第三点缺点,研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单,只需要在问题的结尾里放一句Let‘s think step by step(让我们一步步地思考),模型输出的答案会更加准确。 这个技巧来自于 Kojima 等人 2022 年的论文 Large Language Models are Ze...
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。
A well-designed prompt can make the model more creative and generalized so that it can easily adapt to new tasks. Prompts can also help incorporate domain knowledge on specific tasks and improve interpretability. Prompt engineering can greatly improve the performance of z...
What is zero-shot and few-shot prompting? How to experiment with them in GPT4All What Are Zero-Shot Prompting and Few-Shot Prompting Picture generated by the author using Stable Diffusion. Some rights reserved. Get started and apply ChatGPTwith my bookMaximizing Productivity with ChatGPT. It ...
本篇论文最终共收集了1939个prompt，所有构建的prompt集合P3（Public Pool of Prompts）也进行了开源(见论文附录G)。四、实验结果 论文是基于T5+LM模型（基于T5进一步做LM训练）进行训练的，模型参数为11B。经过多任务prompt训练的模型为：· T0：基于构建的171个多任务数据集进行训练；· T0+：除T0数据集外，新增...
llm_classification.py脚本中包含两个函数:init_prompts()和inference() 3.1 导入必备的工具包 代码语言:javascript 复制 #—*-coding:utf-8-*-""" 利用LLM进行文本分类任务。""" from richimportprint from rich.consoleimportConsole from transformersimportAutoTokenizer,AutoModel ...
本篇论文最终共收集了1939个prompt,所有构建的prompt集合P3(Public Pool of Prompts)也进行了开源(见论文附录G)。 4 实验结果 论文是基于T5+LM模型(基于T5进一步做LM训练)进行训练的,模型参数为11B。经过多任务prompt训练的模型为: T0:基于构建的171个多任务数据集进行训练; ...
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,分别为 lp1 = "Category:[label]" 和 lp2 = "It is about [label]"。然后对 lp1 和 lp2 的语义向量求平均值,作为标签向量。 b. 数据增强 ...
我们的方法使用一种训练组合,它由一组在自然语言提示(自然语言prompts)中指定的不同任务组成。我们的目标是引出一个模型,以便在不需要大规模的情况下更好地泛化出未知的任务,并且使提示的措辞选择更加鲁棒。为了将大量的自然语言任务转换为提示形式,我们为结构化数据集使用了一种简单的模板语言。