Zero-Shot Prompting
Theo: https://www.promptingguide.ai/techniques/zeroshot

Video: Zero-shot Prompting Explained
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay, chẳng hạn như GPT-3.5 Turbo, GPT-4 và Claude 3, được tinh chỉnh để tuân theo hướng dẫn và được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu. Huấn luyện quy mô lớn giúp các mô hình này có khả năng thực hiện một số tác vụ theo cách "zero-shot". Nhắc nhở zero-shot có nghĩa là lời nhắc được sử dụng để tương tác với mô hình sẽ không chứa ví dụ hoặc minh họa. Lời nhắc zero-shot trực tiếp hướng dẫn mô hình thực hiện một tác vụ mà không cần bất kỳ ví dụ bổ sung nào để điều khiển.
Chúng tôi đã thử một vài ví dụ zero-shot trong phần trước. Dưới đây là một trong những ví dụ (tức là phân loại văn bản) mà chúng tôi đã sử dụng:
Prompt:
Phân loại văn bản thành trung tính, tiêu cực hoặc tích cực.Văn bản: Tôi nghĩ kỳ nghỉ này ổn.Cảm xúc:
Output:
Trung tính
Lưu ý rằng trong lời nhắc ở trên, chúng tôi không cung cấp cho mô hình bất kỳ ví dụ văn bản nào bên cạnh các phân loại của chúng, LLM đã hiểu "cảm xúc" -- đó là khả năng của zero-shot đang hoạt động.
Việc tinh chỉnh chỉ dẫn đã được chứng minh là cải thiện việc học zero-shot (Wei và cộng sự, 2022). Việc tinh chỉnh chỉ dẫn về cơ bản là khái niệm tinh chỉnh các mô hình trên các tập dữ liệu được mô tả thông qua các chỉ dẫn. Hơn nữa, việc học tăng cường từ phản hồi của con người - RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) đã được áp dụng để mở rộng quy mô tinh chỉnh chỉ dẫn, trong đó mô hình được căn chỉnh để phù hợp hơn với sở thích của con người. Sự phát triển gần đây này hỗ trợ các mô hình như ChatGPT. Chúng ta sẽ thảo luận về tất cả các phương pháp và cách tiếp cận này trong các phần tiếp theo.
Khi zero-shot không hoạt động, nên cung cấp các bản trình diễn hoặc ví dụ trong lời nhắc, dẫn đến việc nhắc với vài ví dụ/minh họa (Few-Shot Prompting). Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ trình bày về việc nhắc với vài ví dụ/minh họa này.
Về ‘Kỹ thuật viết lời nhắc’ ………. Phần tiếp theo
Tác giả: admin
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc không có ví dụ/minh họa (Zero-Shot Prompting)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Ví dụ về lời nhắc
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Mẹo chung cho việc thiết kế lời nhắc
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Các thành phần của lời nhắc
Tài nguyên Giáo dục Mở trong kỷ nguyên AI
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Cơ bản về lời nhắc
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
ORCID - Quy trình làm việc
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu