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提示词的 嵌入空间优化

提示词的 嵌入空间优化

提示词的 嵌入空间优化的定义

提示词的嵌入空间优化,是指通过技术手段**调整提示词在低维向量空间(嵌入空间)**中的表示,使其更精准地捕捉语义信息、增强语义关联性,或适配特定任务需求,从而提升模型(如大语言模型)对提示词的理解与处理效果。
例如,在自然语言处理任务中,优化后可使语义相近的提示词在嵌入空间中距离更近,语义差异大的提示词距离更远,便于模型更好地利用提示词的语义信息进行推理或生成。

实现方法举例

  1. 基于微调(Fine-tuning)的优化
    • 过程:在特定文本分类数据集上,将预训练的大语言模型与分类头(如全连接层)结合,对模型进行微调。微调时,提示词的嵌入向量会随着模型参数的更新而调整。
    • 例如,对于“积极情感”和“消极情感”两类文本,模型会学习让表示“高兴”“喜爱”等积极提示词的嵌入向量在空间中相互靠近,而与“悲伤”“厌恶”等消极提示词的嵌入向量保持较远的距离。
    • 效果:通过微调,提示词的嵌入更贴合分类任务的语义需求,模型分类准

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