zero-shot prompting | BriefGPT

关键词zero-shot prompting

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使用预训练大型语言模型的零样本垃圾邮件分类
该研究探讨了使用零 - shot 提示的预训练大语言模型（LLMs）在垃圾邮件分类中的应用。通过对著名的 SpamAssassin 数据集进行评估，我们评估了开源模型（Flan-T5）和专有模型（ChatGPT，GPT-4）的性能。我们探讨
PDFa month ago
将临床实践指南纳入大型语言模型以提升临床决策支持
通过将临床实践指南（CPGs）融入大型语言模型（LLMs），可以显著提高临床决策支持（CDS）的效果，我们针对 COVID-19 门诊治疗展开的案例研究表明，LLMs 与 CPGs 相结合相对于普通的 LLMs 与零提示（ZSP）提供了更准
PDF6 months ago
EMNLP关于使用大型语言模型进行双语词典归纳
使用最新一代的大型语言模型，我们系统地研究了双语词典诱导（BLI）任务，包括无监督的零样本诱导、少样本上下文诱导和标准的 BLI 模型微调，并证明了与当前 BLI 方法相比，这种方法在许多语言对上取得了最新的 BLI 成绩。
PDF9 months ago
实例需更加小心：为实例重写提示可提高零 - shot 性能
为了提高大型语言模型的零样本性能，我们提出了 PRoMPTd 方法，通过为每个测试输入重写任务提示来实现更具体、明确和完整的指导，实现了对不同任务的更好解决方案，并提供了更好的解释性以应对对抗性提示。
PDF9 months ago
大型语言模型是翻译质量的最先进评估工具
描述了基于 GPT 的翻译质量评估指标 GEMBA，可以用于有参照的和无参照的情况。研究了四个提示变体，并比较了两种方式下的性能表现，发现只能应用于 GPT 3.5 及以上的模型。在 WMT22 的 Leaderboard 中，GEMBA
PDFa year ago
GPT-3 是否能够进行法定推理？
本文探索了最强大的 GPT-3 模型 ——text-davinci-003，在一个已建立的立法推理数据集 SARA 上的能力，并尝试了各种方法，包括动态少量提示、思维链提示和零提示。尽管我们在 GPT-3 中取得了优于以前发表的最佳结果的成
PDFa year ago
ERNIE-Code: 面向编程语言的跨语言预训练技术（超越英语中心）
本文介绍了一种面向多语言自然语言和编程语言的语言模型 ERNIE-Code，提供了通用跨语言预训练的两种方法，取得了很好的性能表现，包括零样本提示的跨语言代码摘要和文本翻译。
PDF2 years ago
基于常识推理的零样本提示对隐性意图预测和推荐的应用
本文提出了一个多域对话系统的框架，该系统可以自动推断用户话语的隐含意图并使用大型预训练语言模型触发适当的单任务导向机器人以执行任务，此框架能够有效地实现隐式意图和零 - shot 推荐。
PDF2 years ago
GPT-3 时代的新闻摘要和评估
本文研究 GPT-3 等零样本学习模型对新闻文本摘要的影响，发现零样本模型的摘要被人类普遍接受，且不会出现数据特异性问题，并探讨零样本摘要的评估问题和后续研究挑战。
PDF2 years ago
基于大型语言模型的交互式和可视化提示工程，用于即席任务适应
本文介绍了一种使用神经语言模型的 zero-shot prompting 方法，在不需要监督训练的情况下解决 ad-hoc 语言任务。我们提出了 PromptIDE 工具，该工具可以帮助用户实验不同的提示词选择，以达到任务指标的优化和数据量
PDF2 years ago
ZeroPrompt：通过扩展预训练任务数到 1,000 项，提高零样本推理能力
本文提出了一种多任务预训练方法 ZeroPrompt，它可以在很多任务上进行训练，并且可以显著提高零样本学习的效率和性能。
PDF2 years ago
HTLM: 语言模型超文本预训练和提示
介绍了一种基于 HTML 训练的超文本语言模型 HTLM，使用 BART-style denoising loss 在简化 HTML 上进行预训练可对广泛端任务和监督级别提供高效的迁移，同时比纯文本模型表现更好，能够自动完成大部分的超文本格
PDF3 years ago