极道
·
三则大模型使用提示技巧
💡
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
DeepMind的新论文研究了大模型的使用提示技巧，发现通过提供更多示例可以提升性能。建议使用合成生成的示例，并仅提供问题而不提供答案。多镜头ICL可以克服预训练偏差，在非NLP预测任务上表现良好。提示中示例的顺序和数量会影响多样本性能。多次ICL仅使用问题时，可以实现相当或更优的性能，同时提高通过情境学习解决分布外问题的能力。
🎯
关键要点
-
DeepMind的新论文研究了大模型的使用提示技巧。
-
提供更多示例可以显著提升模型性能，尤其是在任务难度增加时。
-
建议使用合成生成的示例而非人类标注的示例，效果良好。
-
在示例中仅提供问题而不提供答案也能取得良好效果。
-
多镜头ICL可以克服预训练偏差，适用于非NLP预测任务。
-
示例的顺序会影响多样本性能，优化系统如DSPy可能有助于解决此问题。
-
添加更多示例有时会降低某些任务的性能，需谨慎处理。
-
多次ICL仅使用问题时可实现相当或更优的性能，表明提供解决方案可能多余。
-
多次ICL显示出通过情境学习解决分布外问题的能力提升。
-
多次ICL可以克服模型在预训练期间灌输的偏见，随着任务学习，偏见会消失。
➡️
