Active Prompting optimizează selecția exemplelor din Few-Shot: modelul rulează pe un set mare de întrebări fără exemple; întrebările unde răspunsurile generate prezintă cel mai mare dezacord (entropie mare) sunt selectate pentru a fi transformate în exemple demonstrate cu explicații CoT.
Metodologie:
1. Rulează modelul de 10 ori pe fiecare problemă (k=10 sampling).
2. Dacă pe o problemă obții 5 răspunsuri A și 5 răspunsuri B (incertitudine maximă),
acea problemă este candidatul perfect pentru a fi inclusă în blocul Few-Shot demonstrativ.
3. Problemele rezolvate identic de 10 ori (incertitudine 0) nu aduc valoare ca exemple.Maximizarea eficienței: Oferă cele mai mari salturi de performanță cu un număr minim de exemple demonstrate.
Întrebări & Discuții: Active Prompting: Selecția Exemplelor cu Grad Ridicat de Incertitudine
Ai o întrebare despre Active Prompting: Selecția Exemplelor cu Grad Ridicat de Incertitudine sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.