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Calibrate Before Use: Improving Few-Shot Performance of Language Models

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  1. TOOL · CL_335978 ·

    研究发现LLM少样本示例教授格式而非事实

    新研究表明,LLM提示中的少样本示例主要教会模型任务的格式和结构,而不是事实内容。研究表明,即使标签被随机化,性能也仅受到微小影响,这表明模型学习了允许的输出空间和输入分布。然而,与标签多数、近期性和常见标记相关的偏差会显著影响预测,并且最佳提示排序是模型特定的,并且可能随着模型更新而改变。