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。

知识提示主要分为两个阶段：

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。
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。

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。

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：

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。

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。

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