AI說書 - Prompt Engineering - 72 | N-Shot Prompting 動機

閱讀時間約 2 分鐘

我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


Motivation

人工智慧 (AI) 的發展和成功在很大程度上取決於其吸收和推斷現有資訊的能力,在像 GPT-3 這樣的大型語言模型 (LLM) 領域,這一點變得特別明顯,然而,當需要精確或專門的輸出時,龐大的訓練資料有時會帶來挑戰,N-Shot Prompting 的出現是解決這項挑戰的方法。

  • 彌合泛化差距:LLM 儘管接受過廣泛的培訓,但有時發現很難將其培訓數據有效地泛化到特定任務,N-Shot Prompting 允許這些模型透過明確顯示預期內容來彌補這一差距,透過提供清晰的範例或多個範例,模型可以更準確地推斷底層模式或邏輯
  • 人機協作:人類自然地從例子中學習,當我們看到某人執行某項操作或用範例解釋某事時,我們的理解就會增強,同樣的原理也適用於使用 N-Shot Prompting 的 LLM,透過提供範例,我們創建了一種共生關係,讓機器從類似人類的線索中學習,從而促進更直觀的人機交互
  • 適應性學習:世界及其相關任務是動態的,即使 LLM 接受過大量資料集的培訓,它也可能無法適應最新的發展,N-Shot Prompting 作為一種自適應學習方法,使模型能夠適應新任務,而無需進行大量的再訓練
  • 穩健性和可靠性:在關鍵應用中,人工智慧系統產生準確可靠的輸出至關重要,透過使用 N-Shot Prompting,我們可以確保人工智慧的輸出與人類的期望和標準緊密一致,它充當安全保障,確保模型不會偏離所需輸出太遠,尤其是在精確度至關重要的領域
  • 克服模糊性:許多任務在單獨呈現時可能本質上是模糊的,根據模型的訓練,一個簡單的 Prompt 可能會導致一系列有效的反應,然而,借助 N-Shot Prompting,可以透過設定清晰的上下文來減少這種歧義,從而引導模型做出最合適且與上下文相關的反應
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這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
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