Zero-Shot Prompting

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Zero-Shot Prompting

언어 모델에게 예제나 시연(Demonstrations)을 주지 않고 작업을 수행하는 방법론이다.

언어 모델이 기존 지식을 사용하여 작업을 추론 가능하며 이는 대량의 데이터를 사전 학습 했기 때문이다. 최소한의 정보만으로 다양한 작업을 수행할 수 있어, 데이터가 부족한 경우에서 유용하게 활용 가능한 기술이다.

• Instruction-Tuning

• RLHF ( Reinforcement Learning from Human Feedback ) </aside>

• ex)

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논문: Language Models are Few-Shot Learners

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• 주요 내용

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논문: Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners,

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• 주요 내용
• Instruction Tuning
• 비교: 그래프

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논문: Deep reinforcement learning from human preferences

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• 주요 내용
• RLHF (Reinforcement Learning form Human Feedback)