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Prompt-Engineering-Guide
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Merge pull request #39 from bik1111/03_Model

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Improve the traslation of the models part(flan,gpt-4) by the reviews …
pull/245/head
11mLLM 1 year ago committed by GitHub
parent 3f3a0318a6 b472e7a64d
commit 4f245b19a1
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
4 changed files with 5 additions and 97 deletions
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91
package-lock.json generated
Unescape Escape View File

@ -10,7 +10,6 @@
"license": "MIT",
"dependencies": {
"@vercel/analytics": "^0.1.11",
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@ -678,21 +677,6 @@
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"version": "1.4.0",
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@ -821,17 +805,6 @@
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@ -897,14 +870,6 @@
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"node": ">=0.4.0"
}
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@ -1068,38 +1033,6 @@
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{
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"url": "https://github.com/sponsors/RubenVerborgh"
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}
}
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}
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@ -2527,25 +2460,6 @@
}
]
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"version": "1.52.0",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/mime-db/-/mime-db-1.52.0.tgz",
"integrity": "sha512-sPU4uV7dYlvtWJxwwxHD0PuihVNiE7TyAbQ5SWxDCB9mUYvOgroQOwYQQOKPJ8CIbE+1ETVlOoK1UC2nU3gYvg==",
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"node": ">= 0.6"
}
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"node_modules/mime-types": {
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"mime-db": "1.52.0"
},
"engines": {
"node": ">= 0.6"
}
},
"node_modules/mri": {
"version": "1.2.0",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/mri/-/mri-1.2.0.tgz",
@ -2859,11 +2773,6 @@
"resolved": "https://registry.npmjs.org/protocols/-/protocols-2.0.1.tgz",
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"node_modules/proxy-from-env": {
"version": "1.1.0",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/proxy-from-env/-/proxy-from-env-1.1.0.tgz",
"integrity": "sha512-D+zkORCbA9f1tdWRK0RaCR3GPv50cMxcrz4X8k5LTSUD1Dkw47mKJEZQNunItRTkWwgtaUSo1RVFRIG9ZXiFYg=="
},
"node_modules/pseudomap": {
"version": "1.0.2",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/pseudomap/-/pseudomap-1.0.2.tgz",

1
package.json
Unescape Escape View File

@ -19,7 +19,6 @@
"homepage": "https://github.com/shuding/nextra-docs-template#readme",
"dependencies": {
"@vercel/analytics": "^0.1.11",
"axios": "^1.4.0",
"next": "^13.0.6",
"nextra": "latest",
"nextra-theme-docs": "latest",

6
pages/models/flan.kr.mdx
Unescape Escape View File

@ -23,7 +23,7 @@ import FLAN11 from "../../img/flan-11.png";
**파인튜닝 절차:**
- 1,800개의 작업을 지시사항으로 모델을 파인튜닝 하는 데 활용했습니다.
- 예시가 있는 경우와 없는 경우, CoT(Chain of Tought)가 있는 경우와 그렇지 않은을 때 모두 적용했습니다.
- 예시가 있는 경우와 없는 경우, CoT(Chain of Tought)가 있는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 적용했습니다.
Finetuning 및 Held-out 작업은 다음과 같습니다:
@ -34,7 +34,7 @@ Finetuning 및 Held-out 작업은 다음과 같습니다:
- 지시에 따른 파인튜닝은 작업의 수와 모델의 크기와 함께 향상될 수 있습니다; 이는 작업의 수와 모델의 크기를 더욱 확장해야 함을 시사합니다.
- CoT 데이터셋을 파인튜닝에 추가하면 추론 작업에서 우수한 성능을 보여줍니다.
- Flan-PaLM은 다국어 능력을 향상했습니다.; one-shot TyDiQA에서 14.9%; under-represented languages 산술적 추론에서 8.1% 개선을 보였습니다.
- Plan-PaLM은 또한 확장할 수 있(open-ended)는 생성 질문에서도 우수한 성능을 보여주며, 이는 사용성이 향상한 것을 알 수 있는 좋은 지표입니다
- Plan-PaLM은 또한 확장할 수 있는(open-ended) 생성 질문에서도 우수한 성능을 보여주며, 이는 사용성이 향상된 것을 알 수 있는 좋은 지표입니다.
- Responsible AI (RAI) 벤치마크에서도 성능을 향상했습니다.
- Flan-T5 instruction tuned 모델은 강력한 퓨샷(few-shot) 성능을 보여주며, T5(Text-to-Text Transfer Transformer)와 같은 사전 훈련된 모델(public checkpoint)보다 뛰어난 성능을 보여줍니다.
@ -63,7 +63,7 @@ CoT 파인튜닝은 BIG-Bench(Beyond the limitation Game Benchmark) 작업에서
<Screenshot src={FLAN5} alt="FLAN5" />
이미지 출처: [Scaling Instruction-Finetuned Language Models](https://arxiv.org/abs/2210.11416)
아래는 제로샷(zero-shot) 프롬프팅에 대한 더 많은 예시입니다. 이는 제로샷 환경에서 PaLM이 반복 및 지시에 응답하지 못하는 문제가 있지만, Flan-PaLM은 잘 수행할 수 있음을 보여줍니다. 퓨샷 예제를 사용 시 이러한 오류를 줄일 수 있습니다.
아래는 제로샷 프롬프팅에 대한 더 많은 예시입니다. 이는 제로샷 환경에서 PaLM이 반복 및 지시에 응답하지 못하는 문제가 있지만, Flan-PaLM은 잘 수행할 수 있음을 보여줍니다. 퓨샷 예시를 사용 시 이러한 오류를 줄일 수 있습니다.
<Screenshot src={FLAN7} alt="FLAN7" />
이미지 출처: [Scaling Instruction-Finetuned Language Models](https://arxiv.org/abs/2210.11416)

4
pages/models/gpt-4.kr.mdx
Unescape Escape View File

@ -42,7 +42,7 @@ GPT-4 API는 현재 텍스트 입력만 지원하지만, 앞으로 이미지 입
명령은 다음과 같습니다:
```
조지아와 서아시아의 하루평균 육류 소비량의 합은 얼마야? 답변을 제공하기 전에 단계별 추론을 제공해줘.
조지아와 서아시아의 하루 평균 육류 소비량의 합은 얼마야? 답변을 제공하기 전에 단계별 추론을 제공해줘.
```
"단계별 추론을 제공해줘"라는 지시문이 모델을 단계별 설명 상태로 진입하도록 유도하는 것에 주목합니다.
@ -136,7 +136,7 @@ TruthfultQA 벤치마크에서, RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
<Screenshot src={GPT46} alt="GPT46" />
답은 `엘비스 프레슬리(Elvis Presley)`입니다. 이는 이러한 모델이 일부 사용 사례에 대해 얼마나 취약한지를 강조합니다. GPT-4를 다른 외부 지식과 결합하여 정확성을 향상하거나, 우리가 여기에서 배운 맥락적 학습(in-conext learning)이나 생각의 사슬 프롬프팅과 같은 기술을 사용하여 결과의 정확성을 높이는 것은 흥미로울 것입니다.
답은 `엘비스 프레슬리(Elvis Presley)`여야 합니다. 이는 이러한 모델이 일부 사용 사례에 대해 얼마나 취약한지를 강조합니다. GPT-4를 다른 외부 지식과 결합하여 정확성을 향상하거나, 우리가 여기에서 배운 맥락적 학습(in-conext learning)이나 생각의 사슬 프롬프팅과 같은 기술을 사용하여 결과의 정확성을 높이는 것은 흥미로울 것입니다.
한번 시도해보겠습니다. "단계적으로 생각해(Think step-by-step)"라는 지시를 추가했습니다. 아래는 그 결과입니다:

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