Prompting
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
论文阅读：iterator zero-shot llm prompting for knowledge graph construction
Abstract 知识图谱，一种相互连接和可解释的结构。 生成需要更多的人力、领域知识、并需要适用于不同的应用领域。 本论文提出借助LLM，通过0-shot和外部知识不可知的情况下生成知识图谱。 主要贡献： 迭代的prompting提取最终图的相关部分 0-shot，不需要examples 一个可扩 ......
通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models
论文原文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法，提高了个性化推荐的效果。 ## LLM-Rec Prompting ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/17994 ......
[KDD 2023] All in One- Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks
# [KDD 2023] All in One- Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks ## 总结 提出了个多任务prompt学习框架，扩展GNN的泛化能力： 1. 统一了NLP和图学习领域的prompt格式，包括prompt token、to ......
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
[TOC] > [Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Ichter B., Xia F., Chi E. H., Le Q. V. and Zhou D. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in ......
《Prompting Is Programming: A Query Language for Large Language Models》论文学习
一、前言 大型语言模型在诸如对话问答、代码生成等广泛任务上表现出了出色的性能。 在较高的层次上，给定一段输入，大语言模型可用于按照概率统计方式自动补全序列。在此基础上，用户用指令（instructions）或示例（examples）去提示（prompt）大语言模型，以实施各种下游任务。 本质上，提示 ......
机器翻译 | Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study论文翻译
## 题目： 机器翻译的提示大语言模型:一个案例研究 ## 摘要 对提示的研究表明，在很少甚至没有监督训练的情况下，提示在许多任务中表现出色。然而，文献中对机器翻译的提示还没有充分的研究。**本文对翻译提示策略进行了系统的研究，考察了提示模板和示例选择的各种因素，填补了这一空白**。我们进一步==探 ......
Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models 论文学习
一、Chain-of-Thought Prompting研发背景 因为LLM，NLP的格局最近发生了革命性的变化，同时。扩大语言模型的规模已经被证明可以带来一系列好处，例如改进的性能和样本效率。然而事实证明，仅扩大模型大小依然存在一些局限性，在诸如 算术 常识 符号推理 实时数据获取 代码模拟执行 ......
[Prompt] Principles of Prompting Guidlines
Principle 1 Write clear and specific instructions clear !== short Clear and specific instructions for a model will guide it towards the desired output ......