Побудить инженерию использовать контекстное обучение в больших языковых моделях
Побудить инженерию использовать контекстное обучение в языковых моделях
Как изменить текстовый запрос для получения наилучшего результата от LLM без обучения
Большие языковые модели все более и более используются и их навыки поражают. Часть их успеха заключается в их способности учиться на основе нескольких примеров, явление, известное как контекстное обучение; в предыдущей статье мы подробно обсудили, что это такое и откуда оно происходит, теперь мы узнаем, как использовать его наилучшим образом.
Все, что вам нужно знать о контекстном обучении
Что это такое и как оно работает, что делает большие языковые модели такими мощными
towardsdatascience.com
Эта статья разделена на разные разделы, для каждого раздела мы ответим на следующие вопросы:
- Краткое описание контекстного обучения
- Как вы взаимодействуете с моделью? Какой элемент следует вставить? Может ли изменение запроса повлиять на ответ?
- Как мы можем увеличить способность модели в контекстном обучении? Что такое нулевое или несколько промптов? Что такое цепочка мыслей (COT) или нулевая COT? Как получить максимум от вашей COT? Почему LLMs могут осуществлять логическое мышление в COT?
- Что такое древо мыслей?
- Можем ли мы автоматизировать этот процесс?
Проверьте список ссылок в конце статьи, я также предлагаю некоторые предложения для более глубокого изучения этих тем.
- Познакомьтесь с Open Interpreter открытой реализацией интерпретатора кода OpenAI, работающей локально и имеющей открытый исходный код.
- Запуск генеративных LLM с помощью RunPod | Безсерверная платформа
- Создайте безопасное корпоративное приложение с помощью Generative AI и RAG с использованием Amazon SageMaker JumpStart
LLM, контекстное обучение и волшебство
Большие языковые модели были темой последних месяцев. Chat-GPT поразил мир и поразил его своими возможностями. Его успех основан на одном из самых удивительных поведений: Контекстное обучение (ICL).
Но что это такое?
Контекстное обучение – это парадигма, которая позволяет языковым моделям учиться задачам на основе всего нескольких примеров в форме демонстрации. (источник)
