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🧙‍♂️ Intermediate🟢 ¿Qué es una Promoción?

¿Qué es una Promoción?

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Last updated on August 7, 2024

Sander Schulhoff

Hemos pasado por algunas estrategias de promoción diferentes en las páginas anteriores. Esta página ofrecerá algunos consejos generales sobre lo que realmente es importante en una promoción.

"La verdad terrenal es de poca importancia"

Sorprendentemente, al proporcionar algunos pocos ejemplos en las promociones, las respuestas reales (gold) en los ejemplos no son importantes. Como se muestra en la figura a continuación, proporcionar etiquetas aleatorias en los ejemplos apenas afecta el rendimiento. "Demo" es sinónimo de ejemplo en esta imagen.

Importa el espacio de etiquetas

Aunque las etiquetas doradas en los ejemplos no son importantes, el espacio de etiquetas sí lo es. Incluso proporcionar etiquetas aleatorias del espacio de etiquetas ayuda al LLM a comprender mejor el espacio de etiquetas y mejora los resultados. Además, es importante representar adecuadamente la distribución del espacio de etiquetas en los ejemplos. En lugar de muestrear uniformemente del espacio de etiquetas en los ejemplos, es mejor muestrear de acuerdo con la distribución real de las etiquetas.

La forma importa

Quizás la parte más importante de los ejemplos es cómo se formatean. Este formato instruye al LLM sobre cómo formatear adecuadamente su respuesta a la promoción.

Por ejemplo, considere los siguientes ejemplos. Usan palabras todas en mayúsculas como respuestas. Aunque las respuestas son completamente incorrectas (2 + 2 no son 50), GPT-3 responde correctamente a la última pregunta y sigue el formato de las otras.

¿Cuánto es 2+2?
CINCUENTA
¿Cuánto es 20+5?
CUARENTA-TRES
¿Cuánto es 12+9?
// highlight-start
VEINTIUNO
// highlight-end

Notas

Entre 4 y 8 ejemplos son una buena cantidad para usar en promociones de pocos disparos, pero a menudo puede ser útil poner tantos como sea posible.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.

Footnotes

  1. Min, S., Lyu, X., Holtzman, A., Artetxe, M., Lewis, M., Hajishirzi, H., & Zettlemoyer, L. (2022). Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work? 2