摘要
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讲者介绍一项利用语言模型训练数据中常见格式提高提示词准确率的研究,并提出一个暂时性的解释和不常见分隔符的例子。
- 1使用熟悉的格式讲者引用提示词挖掘研究,称训练数据中的常见格式提高了准确率。
- 2一种可能的解释他推测熟悉的格式可能让模型更容易完成任务。
- 3避免不寻常的分隔方式不寻常的问答布局可能让模型感到陌生。
要点建议
- 讲者引用提示词挖掘研究,称训练数据中的常见格式提高了准确率。
- 他推测熟悉的格式可能让模型更容易完成任务。
- 不寻常的问答布局可能让模型感到陌生。
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01
挖掘常见格式
讲者引用提示词挖掘研究,称训练数据中的常见格式提高了准确率。
选择提示词的示例格式时,我建议使用常见格式。我提到一篇有关提示词挖掘的论文:研究者在语言模型的训练语料中寻找常见的问答形式,再用这些形式编写提示词,提高了准确率。
02
一种可能的解释
他推测熟悉的格式可能让模型更容易完成任务。 不寻常的问答布局可能让模型感到陌生。
我猜测这可能类似优化时平滑损失函数带来的好处:如果模型过去见过某种格式,提问的空间可能更加平滑。这是我的解释,短片并未证明这一机制。
例如,如果我用一长串不寻常的等号分隔问题和答案,模型可能很少见过这种格式,因此更容易对任务要求感到困惑。
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