探索知识提示:从语言模型中获取知识的简单而有效方法

在人工智能领域,如何让模型获取并应用外部知识一直是一个备受关注的问题。知识提示(Knowledge Prompting)作为一种新方法,可以帮助语言模型从自身的知识中获取信息,然后将其用于回答问题。本文将深入研究知识提示是什么,以及它如何为我们提供一种简单而有效的方式来注入知识。

什么是知识提示?

知识提示是一种方法,它允许语言模型从自身的语言知识中生成知识陈述,然后将这些知识陈述用于回答问题。与传统的知识注入方法不同,知识提示不需要监督或访问结构化的知识库。它可以直接从通用语言模型中产生自然语言形式的知识陈述,然后将其整合到问题回答中。

知识提示的两个阶段

知识提示主要分为两个阶段:

  1. 知识生成:在这个阶段,语言模型使用少量示范来生成与问题相关的知识陈述。这些知识陈述以自然语言形式表达,与模型的内部知识相关。

  2. 知识注入:在这个阶段,生成的知识陈述被注入到问题回答中。模型使用第二个语言模型对每个知识陈述进行预测,然后选择具有最高置信度的预测结果。这样,生成的知识可以被有效地整合到问题回答中。

知识生成的示例

让我们通过一个实际的例子来了解知识生成的过程:

问题: "How many wings does a penguin have?"

知识生成示例: ChatGPT生成了知识陈述:"Penguins do not have wings; they have flippers."

在这个示例中,知识生成阶段中,模型自动生成了关于企鹅翅膀的知识陈述。

外部知识的注入

除了从模型内部生成知识外,我们还可以注入外部知识。这样,模型可以融合来自多个信息源的知识,使回答更加准确和丰富。

知识注入示例: 首先,我们让ChatGPT生成了关于企鹅的知识陈述,然后将这些知识陈述用于回答问题:"How many wings does a penguin have?"

生成的知识陈述包括:

  1. 企鹅是飞不起来的鸟类,主要分布在南半球。
  2. 有18种不同种类的企鹅,体积从小蓝企鹅到帝企鹅不等。
  3. 企鹅已经适应了生活在寒冷的气候中,并拥有绝缘的羽毛和脂肪来保持温暖。
  4. 企鹅是社交性的鸟类,生活在多达数百只的群体中。
  5. 企鹅以其能够用翅膀和脚在冰上滑行的能力而闻名。

然后,我们再次询问问题:"How many wings does a penguin have?",模型能够正确回答问题,因为它已经具备了相关的知识。

结语

知识提示是一种简单但非常有效的方法,它允许语言模型获取并整合知识,以提高问题回答的质量和准确性。通过知识生成和注入,模型可以自动获得相关知识,而无需手动编写规则或访问外部知识库。希望本文能帮助您更好地理解知识提示的概念和应用。

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:探索知识提示:从语言模型中获取知识的简单而有效方法

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