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如果喂给模型的数据样本量太少怎么办?

Answer

当喂给模型的数据样本量太少时,可以考虑以下方法:

  1. 利用零样本提示:如今经过大量数据训练并调整指令的 LLM 能够执行零样本任务。指令调整已被证明可以改善零样本学习,如 Wei 等人(2022)所指出。此外,RLHF(来自人类反馈的强化学习)已被采用以扩展指令调整,推动了像 ChatGPT 这样的模型。当零样本不起作用时,建议在提示中提供演示或示例,这就引出了少样本提示。
  2. 采用少样本提示:在机器学习和人工智能领域中,少样本提示是指当只有很少数量的标记样本可用于训练模型时,通过巧妙设计任务描述、提供相关背景知识或利用预训练模型等方法,引导模型在有限样本条件下更好地理解和解决任务。少样本提示对格式有很好的限定和约束作用,但推理问题响应稳定性差。
    • 细节的格式限定:
      • 字数限制:限制 ChatGPT 输出的文本长度,以避免输出过长或不合适的回复。可以设置最大字符数或最大字数来控制输出长度。
      • 形式限定:限定输出内容的形式,比如回复领导邮件、工作周报等形式。
      • 细节限制:对文本的格式进行优化,如标题使用斜体、语料使用引用格式、供给读者使用的文字使用代码格式、数据对比使用表格展示、流程化步骤使用流程表格式等。

需要注意的是,这些方法虽然能在一定程度上缓解样本量少的问题,但对于推理、计算等问题,可能需要进一步使用其他方法。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

零样本提示

如今,经过大量数据训练并调整指令的LLM能够执行零样本任务。我们在前一节中尝试了一些零样本示例。以下是我们使用的一个示例:提示:输出:请注意,在上面的提示中,我们没有向模型提供任何示例——这就是零样本能力的作用。指令调整已被证明可以改善零样本学习[Wei等人(2022)(opens in a new tab)](https://arxiv.org/pdf/2109.01652.pdf)。指令调整本质上是在通过指令描述的数据集上微调模型的概念。此外,[RLHF(opens in a new tab)](https://arxiv.org/abs/1706.03741)(来自人类反馈的强化学习)已被采用以扩展指令调整,其中模型被调整以更好地适应人类偏好。这一最新发展推动了像ChatGPT这样的模型。我们将在接下来的章节中讨论所有这些方法和方法。当零样本不起作用时,建议在提示中提供演示或示例,这就引出了少样本提示。在下一节中,我们将演示少样本提示。

目录:OpenAI 官方指南

提供适用于所有示例的一般性指示通常比通过示例演示任务的所有排列更有效,但在某些情况下,提供示例可能更容易。例如,如果你希望模型复制一种特定的响应用户查询的风格,这种风格难以明确描述。这被称为“少样本”提示。|系统|以一致的风格回答。||-|-||用户|教我关于耐心。||助手|开辟最深山谷的河流从温和的泉水流出;最伟大的交响乐源于一个音符;最复杂的挂毯始于一根单独的线。||用户|教我认识海洋。|[heading3]战术:指定输出的所需长度[content]你可以要求模型产生给定目标长度的输出。目标输出长度可以用词数、句子数、段落数、项目符号点数等来指定。然而请注意,指导模型生成特定数量的单词的效果并不精确。模型能更可靠地生成具有特定数量的段落或项目符号点的输出。|用户|用大约50个单词总结由三重引号分隔的文本。"""在此插入文本"""||-|-||用户|在2个段落中总结由三重引号分隔的文本。"""在此插入文本"""||用户|在3个要点中总结由三重引号分隔的文本。"""在此插入文本"""|

子瞻:Prompt框架

是指在机器学习和人工智能领域中,当我们只有很少数量的标记样本可用于训练模型时,通过巧妙设计任务描述、提供相关背景知识或利用预训练模型等方法,引导模型在有限样本条件下更好地理解和解决任务的技术和策略。虽然不是专门用于固定格式的,但是对格式有很好的限定和约束作用!在[提示工程指南](https://www.promptingguide.ai/zh/techniques/fewshot)中这篇文章中提到:但是也存在一定的缺陷,推理问题响应稳定性差!结论:由此可以看出,少样本提示对于格式限定非常有帮助,能够提高输出格式的稳定性!但是对于推理、计算等问题,需要进一步的使用其他方法。细节的格式限定:字数限制:限制ChatGPT输出的文本长度,以避免输出过长或不合适的回复。可以设置最大字符数或最大字数来控制输出长度。在各种文案、博客、文章等中常用到,比如:输出内容在XX字数内。形式限定:限定输出内容的形式,比如,请给我以回复领导邮件的形式输出,请给我工作周报的形式输出等等,这里一般会和任务的要求有一定的重叠,可以省略,也可以着重强调以增强格式输出的稳定性!细节限制:比如,我希望给出的文章的标题使用斜体;对于我投喂的语料的使用,使用引用格式;对于一些供给读者使用的文字,使用代码格式;对于一些数据对比,使用表格展示;对于一些流程化的步骤,使用流程表的格式(这里可以搭配GPT4的插件)。这样的格式优化可以使文本更加清晰易读,并且在视觉上更具结构性。

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先喂给一些数据文本,然后进行分析的AI有哪些比较好
以下是一些可以先喂给数据文本然后进行分析的 AI 示例: DeepSeek R1:理论上适合大多数 AI,尤其是有推理模型。您可以找出最喜欢的文章投喂给它,并进行多次询问,如从写作角度、读者角度分析文章,指出文章的缺点和不足以及改善提升的空间,还可以对作者进行侧写,分析其成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 此外,OpenAI 的 GPT 系列模型也是不错的选择。OpenAI 研究团队收集了海量的文本数据,涵盖各种内容,基于 Transformer 架构进行实验,在自然语言处理领域取得了显著成果。
2025-03-05
我们是做小红书笔记的,目前有没有哪个软件可以把我们上千篇以往人工写的笔记,投喂给它,训练出一个能按照以往风格来写笔记的呢?比如扣子或者钉钉,可以吗
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2025-02-07
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目前市面上还没有专门针对小红书笔记且能完全满足您需求的成熟软件。一般来说,使用现有的自然语言处理模型进行这样的训练存在诸多限制和法律风险。小红书对于内容的原创性和合规性有严格要求,使用以往的笔记进行训练可能违反平台规定。但您可以通过学习和借鉴以往笔记的写作风格、结构和主题,人工创作出新的优质笔记。
2025-02-07
自己讲课的音视频如何投喂给AI
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2025-02-02
如果把紫微斗数喂给ai,能出一个算命程序吗
紫微斗数是一种古老的命理学说,将其喂给 AI 来创建一个算命程序在技术上是可行的,但从科学角度来看,紫微斗数缺乏科学依据和验证,其结果并不可靠。AI 虽然能够处理和分析大量的数据,但对于这种没有科学基础的命理内容,所生成的结果更多是基于输入数据的模式匹配和推测,而非具有真实的预测能力。因此,不建议依赖这样的程序来做出重要的决策。
2024-11-01
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2025-03-18
2025.3.18 新的大模型新闻
以下是 2025 年 3 月 18 日的一些新的大模型新闻: DeepSeek 深夜发布大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。其官网发声渠道包括微信公众号:DeepSeek;小红书:@DeepSeek(deepseek_ai);X:DeepSeek(@deepseek_ai);知乎账号(2025 年 3 月 1 日注册)。模型(7B)和(1B)的相关信息可参考特定链接。 2025 年 3 月 10 日的新闻:《大模型的未来,是 Agent 还是 App?》中提到 OpenAI 的 Deep Research 被视为一种新型的研究语言模型,具备自主执行搜索任务的能力。 2025 年 3 月 3 日的新闻:2025 年将是智谱的开源年,即将发布全新大模型并开源。2024 年 12 月,智谱已完成 D+轮 30 亿元人民币融资。
2025-03-18
写学术论文用哪一个 AI大模型比较好
在写学术论文时,以下 AI 大模型可供选择: 1. 智谱 AI 大模型开放平台:其 GLM 系列模型凭借强大的语义理解能力,能够快速总结论文内容、进行精准翻译。模型通用性强,能适应不同学科和复杂文本,提炼核心观点,为研究工作提速。在使用前,需将文献转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具高效完成文件内容的提取。 2. 对于论文排版,有以下工具: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 Latex:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-03-18
哪些模型的视频理解能力比较好?
以下是一些视频理解能力较好的模型: 1. 通义千问的 Qwen2.5VL 模型:具有以下优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 2. Sora 模型:周鸿祎认为其技术思路完全不同,能像人一样理解现实世界,将大语言模型和 Diffusion 结合起来训练,实现了对现实世界的理解和模拟两层能力,对物理世界的模拟将对机器人具身智能和自动驾驶带来巨大影响。 3. 腾讯的混元模型:在语义理解方面表现出色,能够精准还原复杂的场景和动作,例如一只银渐层在游乐园里奔跑跳到小女孩怀里、一位紫衣女修在竹林中抚琴、星系边缘宇宙战舰引爆反物质引擎等场景。
2025-03-18
大语言模型的技术原理
大语言模型的技术原理包括以下几个方面: 1. 相关概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 2. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 3. 工作原理: 包括训练数据、算力、模型参数,在训练数据一致情况下,模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联,其工作原理是单词预测,通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容,模型调教中有控制输出的 temperature。 Transformer 模型通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率,是一个偏向概率预测的统计模型。 4. 可能存在的问题:大模型可能因错误数据导致给出错误答案,即大模型幻觉,优质数据集对其很重要。 5. 相关应用: 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等,核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调是基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。
2025-03-18
我准备用无影云电脑部署一个独属于我们公司的AI,在大模型方面我准备用deepseek的满血版,你有什么建议吗
以下是关于您准备用无影云电脑部署公司专属 AI 并使用 deepseek 满血版大模型的一些建议: 1. 本地部署方面:如果拥有云服务器,要了解如何进行本地部署以及满血版本地部署的实际情况。 2. 免费额度:在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度,但有使用限制,不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 平台服务差异:了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 模型蒸馏微调:可以学习并实践模型的蒸馏和微调相关知识。 5. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若有提示未开通模型,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 复制推理点的 ID 并保存。 点击【API 调用】按钮,复制 API Key 并保存。 6. 模型选择与配置:可以参考理想的配置,如推理模型选择 gemini2.0flashthinking,代码模型选择 claude3.5sonet 或 gpt4omini,多模态模型选择 gemini2.0flash,常规模型选择 DeepSeek V3。同时,了解 OpenRouter 新发布的 BYOK 功能,它能集成第三方 Key,整合免费额度并解放更多槽位。若对现有供应商支持的模型不满意,还可考虑 simpleoneapi。
2025-03-18