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我给大模型加了几个示例教它怎么抽取信息,本想让它更准,结果它从我那几个雷同的示例里学歪了规律、遇到没覆盖的情况就生搬硬套、甚至把示例里的具体值照抄了出来的深度复盘
我做了个用 LLM 从文本抽取信息的功能,为了更准、格式更规范,加了几个 few-shot 示例。加了示例后格式确实更规整了,可准确率出怪事:遇到和示例类似的输入答得好,遇到示例没覆盖的情况不仅答错还错得很一致——生搬硬套示例的模式;更离谱的是有几次直接把示例里的具体值照抄了出来(示例里某字段填的是张三,它对一个完全不同的输入也输出张三)。复盘才想明白:few-shot 的本质是用例子教模型,模型…- 0
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Few-shot 提示工程完全指南:从一次"加了几个例子分类反而更偏了"看懂示例为什么是双刃剑
2024 年我做一个用户反馈分类功能用户提交的每一条反馈自动归到 Bug 报告功能建议使用咨询情绪吐槽四类里的一类方便团队分流处理第一版我做得很顺手写一段任务说明发给模型本地测了几条有的对有的错效果飘忽我想起 few-shot 这个技巧给模型几个例子让它照着做于是我在提示词里塞了几个反馈加它属于哪类的示例一加上准确率肉眼可见地涨了我心里很笃定 few-shot 嘛就是多给几个例子例子越多模型学得越…- 0
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Few-shot
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