prompt design | BriefGPT - AI 论文速递

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朝向健壮的多模式提示：缺失模态
使用具体的提示设计来提高多模态学习的性能和鲁棒性，并减少提示的数量。
PDF6 months ago
kNN-ICL：最近邻上下文学习的组合式任务导向解析泛化
利用大型语言模型为语义解析任务开发 k 最近邻在上下文学习（kNN-ICL）以改进有效提示设计
PDF7 months ago
能否在因果发现算法中利用预训练语言模型？
通过对物理启发的合成数据进行实验，我们在本文中实证了基于预训练语言模型的因果推理的前述局限性，并提出了一种新的框架，将来自预训练语言模型的先验知识与因果发现算法结合起来，以初始化用于因果发现的邻接矩阵，并利用先验知识进行正则化，我们提出的框
PDF8 months ago
量化语言模型对触发设计中伪特征的敏感性，或：我如何开始担忧触发格式
大语言模型的关键因素在于提示设计对其性能会产生巨大影响，通过许多方面的分析研究，我们发现几种常用开源大语言模型对微妙的提示格式变化具有极高的敏感性，这种敏感性在不断增加模型大小、样本数量或进行指令调整时仍然存在。
PDF9 months ago
关于上下文学习中零样本提示设计的实际调查
该论文综述了大型语言模型在自然语言处理任务中的重要性，并聚焦于不同类型的提示（如离散、连续、少样本和零样本）及其对模型性能的影响。论文探讨了手动设计、优化算法和评估方法等多种提示设计方法，以优化模型在不同任务中的性能。此外，论文还讨论了评估
PDF9 months ago
充分利用 Seq2Seq 模型作为强大的少样本学习器
在广泛的任务范围内，通过在 - context 学习中的两种方法：目标对齐提示和基于融合的方法，我们提出了一种比传统的 seq2seq 模型在各种设置下表现更好的方法，它将比传统的 seq2seq 模型更有效地引出函数序列到序列模型的学习能
PDFa year ago
ACL自适应提示提升零样本推理能力
本研究提出了一种基于一致性的自适应提示设计方法，可以从大型语言模型的零样本输出中选择和构建示例，进而显著提高了零样本情况下三种不同大型语言模型的推理任务的性能。
PDFa year ago
GPT 正在成为一个图灵机：以下是一些编程方法
通过在适当的提示下，GPT-3 模型可以被触发执行循环，包括计算机科学课程或软件开发人员面试中常见的几个受欢迎算法，我们通过 Regimenting Self-Attention（IRSA）的三种方法之一（或组合）来触发执行和迭代。IRSA
PDFa year ago
TEMPERA: 通过强化学习进行测试时间提示
本研究提出一种新的 Test-time Prompt Editing 方法，可以更好地适应不同查询和提供每个查询的可解释提示，相较于 Prompt tuning、AutoPrompt 和 RLPrompt，该方法可以在情感分析、主题分类、自
PDF2 years ago
ICLR可微提示提升预训练语言模型少样本学习能力
该研究提出了一种名为 DifferentiAble pRompT（DART）的方法，可以将小型语言模型转换为更好的 few-shot learners，而无需进行任何提示工程设计。该方法通过将潜在的自然语言处理任务重新定义为预训练语言模型的
PDF3 years ago