LLM中的一些概念

目錄

• 令牌（token）
  • Token 定義
  • Token 相關概念
  • 總結
• 提示(prompt)
  • 1. Zero-shot Prompting
  • 2. One-shot Prompting
  • 3. Few-shot Prompting
  • 4. Chain-of-Thought Prompting
  • 5. Instruction-based Prompting
  • 6. Contextual Prompting
  • 7. Template-based Prompting
  • 總結
• 字首（prefix）
  • 1. 上下文引導
  • 2. 控制生成內容
  • 3. 任務特定生成
  • 4. 提高生成質量
  • 5. 示例
    • 示例 1：日常對話
    • 示例 2：技術文件
    • 示例 3：故事創作
  • 總結
• 字首與提示的區別
  • 1. 定義
  • 2. 功能和用途
  • 3. 例子
    • 字首示例
    • 提示示例
  • 4. 靈活性
  • 5. 應用場景
  • 總結

令牌（token）

以下是對 token 的定義及其相關概念的詳細說明：

Token 定義

Token 是自然語言處理（NLP）中的基本單位，通常指將文字分解為的最小單元。一個 token 可以是一個詞、字元、子詞或符號，具體取決於上下文和所用的分詞技術。Token 在 NLP 模型中用於表示輸入資料，使得模型能夠處理和生成語言。

Token 相關概念

1. 分詞（Tokenization）：

   • 將一段文字分割成 tokens 的過程。分詞可以是基於詞的、字元的或子詞的。
   • 示例：句子“我愛自然語言處理”可以分解為 ["我", "愛", "自然", "語言", "處理"]。

2. 型別（Token Types）：

   • 指 token 的類別，例如詞、標點符號、特殊符號等。

3. 特殊令牌（Special Tokens）：

   • 在特定任務中使用的 tokens，例如：
     • [CLS]：用於分類任務的開頭。
     • [SEP]：分隔兩個句子的標記。

4. 掩碼令牌（Mask Token）：

   • 在掩碼語言模型中使用的標記，表示需要預測的詞。
   • 示例：在輸入“我喜歡[MASK]。”中，模型需要預測被掩蓋的詞。

5. 填充令牌（Padding Token）：

   • 用於使輸入序列達到相同長度的 tokens，通常在批處理時使用。
   • 示例：將較短的序列用 <pad> 填充。

6. 未知令牌（Unknown Token, UNK）：

   • 在模型未見過的詞出現時使用的令牌，表示無法識別的詞。

總結

Tokens 是自然語言處理中的重要概念，它們構成了模型理解和生成語言的基礎。透過合理的分詞和使用不同型別的 tokens，模型能夠更有效地處理文字資料。

提示(prompt)

當然，除了 one-token prompt，還有多種其他的提示方法可以引導自然語言處理模型生成文字。以下是一些常見的提示方法：

1. Zero-shot Prompting

這種方法不提供任何示例，直接提出問題或請求。模型根據已有知識生成響應。

• 示例：
  • 輸入：解釋一下量子力學。
  • 輸出：模型提供對量子力學的簡要解釋。

2. One-shot Prompting

• 示例：
• 輸入：快樂
• 輸出：生成關於幸福、快樂的定義或相關的名言。
• 輸入：跑
• 輸出：生成關於跑步的好處、技巧或相關的故事。

3. Few-shot Prompting

在這種方法中，提供幾個示例來引導模型理解所需的輸出型別。示例通常包括輸入和期望輸出的對。

• 示例：
  • 輸入：

    例子1: 貓是可愛的動物。
    例子2: 玫瑰是美麗的花。
    例子3: 
    

  • 輸出：模型可能生成“狗是忠誠的夥伴。”

4. Chain-of-Thought Prompting

這種方法透過引導模型逐步思考，提供更詳細的推理過程，從而生成更復雜的回答。

• 示例：
  • 輸入：如果今天是星期一，那麼三天後是星期幾？
  • 輸出：模型可以逐步推理，得出“星期四”。

5. Instruction-based Prompting

直接給出明確的指令，告知模型要執行的具體任務。

• 示例：
  • 輸入：寫一首關於春天的詩。
  • 輸出：模型生成一首詩，描述春天的景象。

6. Contextual Prompting

提供上下文資訊，幫助模型理解生成內容的背景。

• 示例：
  • 輸入：在一個陽光明媚的日子，一隻小狗在公園裡玩耍。描述這個場景。
  • 輸出：模型描繪出小狗在公園的活動和周圍環境。

7. Template-based Prompting

使用預定義模板，將特定資訊填入模板中，以生成結構化輸出。

• 示例：
  • 輸入：填入以下模板：天氣今天是{天氣情況}，溫度{溫度}度。
  • 輸出：模型填入具體資訊，如“天氣今天是晴天，溫度25度。”

總結

這些方法各有優缺點，適用於不同的任務和場景。選擇合適的提示方法可以顯著提高模型的生成質量和相關性。

字首（prefix）

在語言模型中，prefix（字首）是指在生成文字時，模型所依據的上下文或輸入序列的初始部分。使用字首有助於引導和控制模型生成的內容，以下是其主要作用和相關概念的詳細解釋：

1. 上下文引導

• 提供上下文：
  • 字首為模型提供生成文字的上下文資訊，使得模型能夠理解接下來應該生成什麼內容。例如，輸入字首“今天天氣不錯，我想去”可以引導模型生成與天氣相關的活動建議。

2. 控制生成內容

• 主題一致性：

  • 透過設定特定的字首，可以影響生成文字的主題和風格。例如，字首“科學是”可能會引導模型生成與科學相關的討論，而字首“我喜歡的音樂是”則會引導模型生成關於音樂的內容。

• 風格和語氣：

  • 字首的選擇可以影響生成文字的語氣和風格。例如，使用“親愛的朋友”作為字首，可能會導致生成的文字更具親切感。

3. 任務特定生成

• 適應不同任務：
  • 在許多自然語言處理任務中，字首可以用作任務的指示。例如，在問答任務中，字首可以是“問題：”，而在摘要任務中，字首可以是“摘要：”，幫助模型理解所需的輸出格式。

4. 提高生成質量

• 減少無關內容：
  • 使用合適的字首可以減少模型生成無關或不合邏輯內容的可能性。透過明確的上下文，模型更容易生成相關和連貫的文字。

5. 示例

示例 1：日常對話

• 字首：“你今天過得怎麼樣？”
• 生成文字：模型可能生成關於日常活動、情感表達或具體事件的響應，如“我今天去購物了，感覺很不錯。”

示例 2：技術文件

• 字首：“在機器學習中，過擬合是指”
• 生成文字：模型可能生成關於過擬合的定義、影響及其解決方案的詳細解釋。

示例 3：故事創作

• 字首：“從前有一個小村莊，村裡住著一位”
• 生成文字：模型可能繼續描述村莊的環境、角色的性格及其冒險故事。

總結

字首在語言模型中起著至關重要的作用，透過提供上下文和引導生成內容，能夠顯著提高生成文字的相關性、連貫性和質量。合理使用字首，可以有效地控制模型的輸出，滿足特定的應用需求。

字首與提示的區別

字首（prefix） 和 提示（prompt） 在語言模型中有相似的作用，但它們在使用和應用上存在一些細微的區別。以下是對兩者的詳細比較：

1. 定義

• 字首（Prefix）：

  • 通常指在生成文字時，模型所依據的初始部分或上下文。它可以是一個簡單的短語或句子，用於引導模型生成特定內容。

• 提示（Prompt）：

  • 是使用者輸入給模型的文字，通常更為系統化和結構化。提示可以是問題、指令或描述，旨在明確告訴模型需要生成什麼樣的內容。

2. 功能和用途

• 字首：

  • 上下文提供：用於設定生成文字的背景和情境。例如，給定一個故事的開頭或者對話的開場白。
  • 主題引導：幫助模型在特定主題下生成內容。

• 提示：

  • 明確指令：通常包含更具體的要求，例如“請解釋什麼是過擬合。”或“寫一首關於春天的詩。”。
  • 任務特定：提示往往用於特定任務，如問答、摘要、翻譯等，明確告訴模型要執行什麼操作。

3. 例子

字首示例

• 字首：“在一個陽光明媚的早晨，”
• 生成文字：模型可能生成描述這個早晨的場景或故事的後續。

提示示例

• 提示：“請描述一個陽光明媚的早晨。”
• 生成文字：模型直接回應提示，描述這個早晨的細節。

4. 靈活性

• 字首：

  • 字首可以是較長的文字片段，模型可以在此基礎上自由擴充套件生成內容。

• 提示：

  • 提示通常是使用者給出的具體請求，可能更具引導性和限制性，模型需要根據提示提供直接的響應。

5. 應用場景

• 字首：

  • 常用於生成場景、故事或對話的上下文，幫助模型建立背景。

• 提示：

  • 在需要明確指令或任務的情況下使用，例如在特定的 NLP 任務中，如摘要、翻譯或問答。

總結

雖然字首和提示在功能上有所重疊，都是用於引導模型生成文字，但字首更側重於提供上下文，而提示則更側重於明確指令和任務要求。在實際應用中，根據具體需求選擇使用字首或提示，可以更有效地控制模型的輸出。