Few-shot Prompt

Few-shot Prompt，通常在自然语言处理（NLP）中指的是在训练模型时只使用少量示例（或shot）就能让模型学会新任务的技术。这种技术的核心思想是利用提示（Prompt）来指导模型理解新的问题，即使没有大量的特定任务训练数据。

在一些预训练语言模型如GPT-3或BERT中，通过提供一个简短的、与新任务相关的示例（prompt），模型能够推断出正确的答案或完成任务。例如，对于一个问答任务，你可能会提供几个问答对作为"shot"，然后用类似这样的格式提问：

Q: What is the capital of France?
A: Paris

Prompt: Given a country and its capital, what is the capital of [Country]? (e.g., For France, it's Paris.)
Q: Capital of Italy?

在这个例子中，模型会基于前面的示例（Paris对France）来推断出"Capital of Italy?"的答案是"Rome"，即使它之前没有直接见过这个具体问题。

相关问题

解释一下Few-shot Prompt是什么意思

Few-shot Prompt（少量样本提示）是指在机器学习特别是自然语言处理（NLP）中，训练模型所需的数据样本非常有限的情况。它通常涉及给模型提供几个示例或"shot"（比如几个句子或文本片段），这些示例展示了特定任务或概念的上下文，然后让模型根据这些有限的提示来理解和执行新的相关任务。这种技术强调了模型的泛化能力和适应新任务的能力，因为它不需要大量的标注数据就能学会如何处理新问题。[^4]

LLM prompt

LLM的prompt是通过模板定义的，该模板包含用于描述和表示任务输入和输出的占位符。通过prompt，我们可以控制LLM在不同任务上的应用。一个常见的prompt是使用问答形式的提示链，其中包括一个question()提示符用于将输入转换为问题，以及一个answer()提示符用于回答生成的问题。不同的提示链可以导致对输入的不同预测。因此，prompt的设计对于LLM的性能至关重要。 ASK ME ANYTHING PROMPTING (AMA)方法提出了一种简单而有效的方法来设计高质量的prompt。该方法通过产生多个有效的但不完美的prompt，然后将它们聚合起来，最终生成高质量的prompt。 这种方法可以减少开源LLM的参数数量，并取得比GPT3-175B更好的Few-Shot性能。 由于prompt的微小变化可能导致LLM性能的较大变化，因此prompt设计的重要性不容忽视。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [最新 | Ask Me Anything 一种提示(Prompt)语言模型的简单策略（斯坦福大学 & 含源码）](https://blog.csdn.net/yinizhilianlove/article/details/127215208)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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