Few-Shot Prompting là gì? – Analytics Vidhya

Giới thiệu

Trong học máy, việc tạo ra các phản hồi đúng với các dữ kiện tối thiểu là điều cần thiết. Few-shot prompting là một chiến lược hiệu quả cho phép các mô hình AI thực hiện các công việc cụ thể bằng cách chỉ trình bày một vài ví dụ hoặc mẫu. Cách tiếp cận này đặc biệt có lợi khi công việc yêu cầu hướng dẫn hạn chế hoặc một định dạng được chọn mà không làm quá tải phiên bản bằng nhiều ví dụ. Bài viết này giải thích khái niệm few-shot prompting và các ứng dụng, ưu điểm và thách thức của nó.

Tổng quan

• Vài phát bắn nhắc nhở trong hướng dẫn học máy hướng dẫn các mô hình AI với các ví dụ tối thiểu để thực hiện nhiệm vụ chính xác và hiệu quả sử dụng tài nguyên.
• Chúng ta sẽ khám phá sự khác biệt giữa nhắc nhở ít lần với nhắc nhở không lần và nhắc nhở một lần, đồng thời nhấn mạnh tính linh hoạt và hiệu quả của ứng dụng này.
• Ưu điểm bao gồm độ chính xác được cải thiện và phản hồi theo thời gian thực, nhưng vẫn còn tồn tại những thách thức như độ nhạy và tính phức tạp của nhiệm vụ.
• Các ứng dụng bao gồm dịch ngôn ngữ, tóm tắt, trả lời câu hỏi và tạo văn bản, cho thấy tính linh hoạt và tiện ích thực tế của nó.
• Việc sử dụng hiệu quả các ví dụ đa dạng và kỹ thuật nhắc nhở cẩn thận sẽ nâng cao độ tin cậy của phương pháp này cho nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực AI khác nhau.

Few-Shot Prompting là gì?

Few-shot prompting yêu cầu hướng dẫn một phiên bản AI với một vài ví dụ để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Cách tiếp cận này trái ngược với zero-shot, trong đó mô hình không nhận được ví dụ nào và one-shot prompting, trong đó mô hình nhận được một ví dụ duy nhất.

Bản chất của phương pháp này là hướng dẫn phản ứng của mô hình bằng cách cung cấp thông tin tối thiểu nhưng cần thiết, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng thích ứng.

Nói tóm lại, đó là một kỹ thuật nhanh chóng phương pháp tiếp cận trong đó một tập hợp nhỏ các cặp đầu vào-đầu ra được sử dụng để đào tạo mô hình AI nhằm tạo ra kết quả mong muốn. Ví dụ, khi bạn đào tạo mô hình để dịch một vài câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp và mô hình cung cấp bản dịch phù hợp, mô hình sẽ học từ những ví dụ đó và có thể dịch hiệu quả các câu khác sang tiếng Pháp.

Ví dụ:

1. Bản dịch ngôn ngữ:Dịch một câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp chỉ với một vài phiên bản mẫu.
2. Tóm tắt: Tạo bản tóm tắt của một văn bản dài dựa trên ví dụ tóm tắt.
3. Trả lời câu hỏi: Trả lời các câu hỏi về một tài liệu chỉ bằng một vài câu hỏi và câu trả lời mẫu.
4. Tạo văn bản:Yêu cầu AI viết một phần theo phong cách hoặc giọng điệu cụ thể dựa trên một vài câu cơ bản.
5. Chú thích hình ảnh:Mô tả hình ảnh bằng ví dụ chú thích được cung cấp.

Ưu điểm và hạn chế của việc nhắc nhở ít lần

Đọc thêm: Zero Shot Prompting là gì?

So sánh với nhắc nhở Zero-Shot và One-Shot

Sau đây là sự so sánh:

Nhắc nhở ít lần

• Sử dụng một số ví dụ để hướng dẫn mô hình.
• Cung cấp hướng dẫn rõ ràng, dẫn đến phản hồi chính xác hơn.
• Phù hợp với các tác vụ yêu cầu nhập dữ liệu tối thiểu.
• Hiệu quả và tiết kiệm tài nguyên.

Nhắc nhở Zero-Shot

• Không yêu cầu ví dụ đào tạo cụ thể.
• Dựa vào kiến ​​thức có sẵn của mô hình.
• Phù hợp với các nhiệm vụ có phạm vi rộng và yêu cầu mở.
• Có thể đưa ra phản hồi kém chính xác hơn cho các nhiệm vụ cụ thể.

Nhắc nhở một lần

• Sử dụng một ví dụ duy nhất để hướng dẫn mô hình.
• Cung cấp hướng dẫn rõ ràng, dẫn đến phản hồi chính xác hơn.
• Phù hợp với các tác vụ yêu cầu nhập dữ liệu tối thiểu.
• Hiệu quả và tiết kiệm tài nguyên.

Đọc thêm: One-shot Prompting là gì?

Mẹo sử dụng lời nhắc ít cảnh một cách hiệu quả

Sau đây là những mẹo:

• Chọn ví dụ đa dạng
• Thử nghiệm với phiên bản Immediate
• Độ khó tăng dần

Phần kết luận

Vài phát bắn nhắc nhở là một kỹ thuật có giá trị trong kỹ thuật nhắc nhở, cân bằng hiệu suất của độ chính xác zero-shot và one-shot. Sử dụng các ví dụ được lựa chọn cẩn thận và nhắc nhở few-shot giúp cung cấp các phản hồi chính xác và có liên quan, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng trên nhiều miền khác nhau. Phương pháp này nâng cao khả năng hiểu và thích ứng của mô hình và tối ưu hóa hiệu quả tài nguyên. Khi AI phát triển, phương pháp này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống thông minh có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau với lượng dữ liệu đầu vào tối thiểu.

Các câu hỏi thường gặp