Zero-shot Prompting Explained

Summary

في هذا الفيديو، يناقش المتحدث مفهوم التوجيه دون أمثلة مسبقة (Zero Shot Prompting) عند استخدام نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4. يوضح كيفية عمل هذه النماذج في تحليل المشاعر وتصنيف النصوص دون الحاجة إلى تقديم أمثلة سابقة. يشرح أيضًا أهمية هذا النوع من التوجيه في التطبيقات العملية، ويشير إلى تقنيات أخرى مثل التوجيه مع أمثلة مسبقة (Few Shot Prompting) والتي سيتم مناقشتها في فيديوهات قادمة. الفيديو موجه للمطورين والباحثين المهتمين بفهم كيفية تحسين أداء النماذج في مهام محددة.

Takeaways

• 🤖 اللغة المستخدمة للنماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 يمكن تنفيذ المهام بدون تدريب مسبق باستخدام تقنيات مثل التحفيز الصفري.
• 📊 التحفيز الصفري يعني إعطاء النموذج تعليمات دون تقديم أمثلة على المهمة، ومع ذلك يمكن للنموذج فهم المهمة وأدائها بناءً على تدريبه المسبق.
• 📝 في حالة التصنيف العاطفي، يمكن للنموذج تحديد ما إذا كانت النصوص تحمل مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة بدون الحاجة إلى أمثلة.
• 🎯 يمكن تعديل التحفيز لجعل النموذج يفهم المهمة بشكل أفضل عن طريق إضافة مؤشرات خاصة بالمخرجات.
• 🧠 النموذج يفهم المهام لأنه تم تدريبه على بيانات واسعة النطاق تتضمن أمثلة على هذه المهام.
• 🔧 التحفيز الصفري قد لا يكون كافيًا في جميع الحالات، وخاصة في التطبيقات الواقعية التي تتطلب تحسين النتائج باستخدام أمثلة إضافية.
• 🔍 التحفيز المدعوم بأمثلة، المعروف باسم التحفيز في السياق، قد يكون ضروريًا لتحسين أداء النموذج في بعض التطبيقات.
• 📚 التحفيز التعليمي هو عملية تدريب النموذج على الاستجابة لتعليمات معينة بناءً على المدخلات.
• 🎥 القناة ستنشر المزيد من الفيديوهات التي تستعرض تقنيات التحفيز المختلفة وكيفية مقارنة نتائجها مع طرق مثل التعديل الدقيق.
• 💬 دعوة للمشاهدين للمشاركة في التعليقات واقتراح مواضيع أخرى للفيديوهات المستقبلية التي تتناول تقنيات التحفيز.

Q & A

ما هو المقصود بـ "zero shot prompting"؟

"Zero shot prompting" هو أسلوب يتم فيه تقديم مهمة معينة للنموذج دون إعطائه أمثلة مسبقة على كيفية أداء هذه المهمة. يتم الاعتماد على المعرفة التي تم تدريب النموذج عليها مسبقًا لأداء المهمة مباشرة.

كيف يمكن للنموذج أن يعرف كيفية تصنيف النصوص في مهام مثل تحليل المشاعر؟

النموذج يتم تدريبه على بيانات ضخمة تحتوي على أمثلة مختلفة لمهام مثل تحليل المشاعر. هذا يعني أنه يمكن للنموذج فهم كيفية تصنيف النصوص إلى فئات مثل إيجابي، سلبي، أو محايد دون الحاجة إلى أمثلة إضافية.

لماذا لا يتطلب النموذج أحيانًا إعادة تدريب أو ضبط (fine-tuning) لأداء مهام محددة؟

النموذج غالبًا ما يحتوي على المعرفة الكافية من البيانات التي تم تدريبه عليها، مما يسمح له بأداء بعض المهام بشكل جيد دون الحاجة إلى إعادة تدريب أو ضبط.

ما هي أهمية استخدام مؤشرات الخروج (output indicators) في التحفيز الصفري (zero shot prompting)؟

مؤشرات الخروج تساعد النموذج على فهم نوع المهمة المطلوب منه أداؤها بناءً على طريقة تصميم الجملة التحفيزية (prompt).

ما هي الخطوات التي يمكن اتباعها للتحقق من أداء النموذج في مهام تصنيف النصوص؟

يمكن للمطورين أو الباحثين استخدام مجموعات بيانات كبيرة لتقييم دقة النموذج في تصنيف النصوص، مع تجربة نماذج تحفيزية مختلفة لتوجيه النموذج نحو النتائج المطلوبة.

ما هي العلاقة بين التحفيز الصفري (zero shot prompting) والتحفيز القليل (few-shot prompting)؟

التحفيز الصفري لا يتطلب تقديم أي أمثلة مسبقة للنموذج، بينما التحفيز القليل يتطلب تقديم عدد قليل من الأمثلة لتوجيه النموذج بشكل أفضل نحو النتيجة المرغوبة.

ما هو الدور الذي تلعبه "instruction tuning" في تحسين أداء النماذج؟

"Instruction tuning" هي عملية يتم فيها تدريب النموذج على مجموعة من التعليمات المرتبطة بالمخرجات المتوقعة، مما يساعد النموذج على تقديم استجابات دقيقة عندما يواجه مدخلات مشابهة.

كيف يمكن للنموذج أداء مهام مثل تلخيص النصوص واستخراج المعلومات في سياق التحفيز الصفري؟

النموذج يعتمد على المعرفة المكتسبة من التدريب على بيانات ضخمة ليتمكن من تلخيص النصوص أو استخراج المعلومات دون الحاجة إلى أمثلة أو تعليمات إضافية.

ما هي التحديات التي قد تواجه استخدام التحفيز الصفري في التطبيقات الواقعية؟

في بعض الحالات الواقعية، قد لا يكون أداء النموذج في التحفيز الصفري كافياً للحصول على النتائج المطلوبة، مما يتطلب تقديم أمثلة أو إعادة تدريب النموذج للحصول على دقة أفضل.

كيف يمكن للباحثين والمطورين تحسين أداء النموذج في التحفيز الصفري؟

يمكن تحسين الأداء من خلال استخدام تقنيات مثل التحفيز القليل (few-shot prompting) أو إعادة تدريب النموذج على مجموعات بيانات مخصصة لتوجيه النموذج بشكل أفضل نحو المهمة المحددة.

Outlines

00:00

🤖 Introduction to Zero-Shot Prompting in Large Language Models

In this video, the speaker introduces the concept of zero-shot prompting, particularly in the context of large language models like GPT-2.5 Turbo and GPT-4. They explain that zero-shot prompting involves giving the model a task without providing specific examples or training for that task. An example of sentiment analysis is demonstrated, where the model is asked to classify text as neutral, negative, or positive. The speaker emphasizes that the model's ability to perform this task is due to its extensive training on diverse datasets, which allows it to understand and execute the task without the need for fine-tuning. The importance of prompt design, including the structure and use of output indicators, is also highlighted.

05:02

🧠 Leveraging Zero-Shot and Few-Shot Prompting in Real-World Applications

The speaker continues by discussing the practical application of zero-shot prompting in real-world scenarios. They note that while zero-shot prompting can be effective for many tasks, in real-world applications, it often becomes necessary to use demonstrations or examples to better guide the model’s output, a technique known as few-shot prompting. This approach is essential for obtaining more accurate results in complex tasks. The speaker also hints at future videos where they will explore few-shot prompting and other advanced techniques in more detail. The importance of instruction tuning, where the model is trained to respond to specific prompts, is briefly mentioned, underscoring its role in enhancing the model's performance in specific tasks.

Keywords

💡Zero Shot Prompting

تُشير تقنية Zero Shot Prompting إلى استخدام النماذج اللغوية الكبيرة لتنفيذ مهام محددة دون تقديم أمثلة تدريبية محددة للنموذج. في الفيديو، يتم شرح كيفية استخدام هذه التقنية لتصنيف النصوص دون الحاجة إلى تعديل النموذج (Fine-Tuning) أو تقديم أمثلة سابقة. يتمكن النموذج من تنفيذ المهام بناءً على البيانات الكبيرة التي تم تدريبه عليها.

💡Large Language Models

النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 أو GPT 2.5 turbo هي نماذج تم تدريبها على كميات ضخمة من البيانات النصية على الإنترنت. في الفيديو، يتم التركيز على كيفية استخدام هذه النماذج لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام اللغوية بشكل فعال، بما في ذلك تصنيف النصوص وتحليل المشاعر.

💡Text Classification

تصنيف النصوص هو عملية تحديد الفئة أو التصنيف المناسب لقطعة نصية معينة. في الفيديو، تم استخدام تقنية Zero Shot Prompting لتصنيف النصوص إلى مشاعر إيجابية، سلبية أو محايدة، مع توضيح كيف يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة تنفيذ هذه المهمة بدقة.

💡Sentiment Analysis

تحليل المشاعر هو عملية تقييم النصوص لتحديد ما إذا كانت تعبر عن مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة. الفيديو يوضح كيف يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة تنفيذ تحليل المشاعر باستخدام Zero Shot Prompting، مما يظهر قدرة هذه النماذج على فهم وتحليل النصوص بناءً على المعرفة المكتسبة من التدريب.

💡Fine-Tuning

Fine-Tuning هو عملية تعديل النموذج اللغوي ليكون أكثر دقة في تنفيذ مهام معينة من خلال تدريبه على مجموعة بيانات مخصصة. في الفيديو، يتم التطرق إلى الفرق بين Fine-Tuning واستخدام Zero Shot Prompting، حيث يتمكن النموذج من تنفيذ المهام بدون حاجة للتعديل في بعض الحالات.

💡Instruction Tuning

Instruction Tuning هي عملية تدريب النماذج اللغوية على الاستجابة لأوامر أو تعليمات محددة. في الفيديو، يُذكر أن هذه التقنية تُستخدم لتحسين أداء النماذج في تنفيذ المهام من خلال توجيهها بطريقة معينة لتقديم نتائج مرغوبة.

💡Few Shot Learning

Few Shot Learning يشير إلى تقديم عدد قليل من الأمثلة للنموذج لتحسين قدرته على تنفيذ المهام. الفيديو يوضح كيف يمكن استخدام هذه التقنية لتوجيه النماذج اللغوية الكبيرة نحو تقديم نتائج أفضل مقارنة بـ Zero Shot Prompting في بعض الحالات.

💡In-Context Learning

In-Context Learning هو مفهوم يتضمن تعلم النماذج اللغوية من خلال سياق أو أمثلة مقدمة داخل النص. في الفيديو، يُناقش كيف يمكن لهذه التقنية أن تساعد في تحسين دقة النموذج في تنفيذ المهام من خلال تقديم أمثلة سياقية له.

💡Prompt Engineering

هندسة الطلبات (Prompt Engineering) هي عملية تصميم وتعديل الطلبات أو التعليمات المقدمة للنماذج اللغوية للحصول على نتائج أفضل. الفيديو يشير إلى أهمية تعديل الطلبات لجعل النماذج تفهم المهام المطلوبة بشكل أفضل وتقدم نتائج دقيقة.

💡Playground

Playground هو واجهة تجريبية لاختبار وتعديل الطلبات المقدمة للنماذج اللغوية الكبيرة. في الفيديو، يتم استخدام هذه الأداة لتوضيح كيفية عمل Zero Shot Prompting ولتجربة تصنيف النصوص وتحليل المشاعر بشكل عملي.

Highlights

Introduction to zero-shot prompting and its relevance in using large language models like GPT-2.5 turbo and GPT-4.

Explanation of zero-shot prompting, including an example using sentiment analysis and text classification.

Demonstration of how a model predicts sentiment (neutral, negative, positive) without prior examples.

Discussion on how models like GPT-4 have been trained on large-scale web data and various datasets, enabling them to understand and perform tasks without specific training.

Highlight on the model's ability to perform sentiment analysis accurately, as shown through examples.

Emphasis on the model's zero-shot capabilities, meaning it can perform tasks without needing fine-tuning.

Introduction to the concept of instruction tuning and its importance in training models for specific tasks.

Mention of fine-tuning and its role in improving a model's performance for specialized tasks.

Observation that while zero-shot prompting works well for many tasks, real-world applications often require few-shot prompting to guide models more effectively.

Teaser for future content on few-shot prompting and in-context learning, with examples and comparisons to zero-shot prompting.

Reiteration of the power of zero-shot prompting in foundational tasks like summarization, information extraction, and question answering.

Acknowledgment of the ongoing research to improve model performance in zero-shot settings, particularly for common tasks.

Noting the practical importance of adding demonstrations and examples in real-world model deployments to achieve desired outcomes.

Summary of the video’s content, emphasizing the significance of zero-shot prompting and its applications.

Closing remarks encouraging viewers to like, subscribe, and comment with questions or suggestions for future videos.

Transcripts

hi everyone in this video I want to talk

a little bit about zero shot prompting

so when we are using these large

language models like GPT 2.5 turbo and

the latest GPT 4 or cloud or any of

these language models that have been

trained and that are great at performing

iral sorts of tasks as we saw in the

previous video when we're doing that

typically the way we prompt this models

is by an approach or a method called

zero shot prompting now what do we mean

by zero shot prompting so here's an

example to illustrate what we mean by

that and I will explain in a minute what

that actually

entails so I'm going to actually take

this prompt and this is a prompt that I

already tested and demonstrated in the

previous recording that we did where we

talked about some examples of prompting

and this was a text classification

example so I'm going to take this it's

easier to show in the playground and to

to kind of demonstrate to you how it

works with the GPT 2.5 turbo model so

this one is doing what we refer to and

sentiment analysis you can also call it

sentiment classification and the idea

with this task is that you would pass to

the model some input and then the model

would predict the sentiment if it's

neutral negative or positive so what I'm

going to do here just to improve this

prompt a bit I'm going to to actually

add this here this is a it's a prompt

that is meant to classify text so the

model will understand that this is that

type of task just by looking at the

structure and the way have designed this

system prompt and also by the use of

this output indicator which as I

mentioned in a previous guide the

importance of that so you can see here

that the model predicted this to be

neutral which is the correct label or

the correct class for this particular

input that we have here so that looks to

be working and so the question is how

does this model know that it should

perform this particular task and

classify this input text right the input

Tex here into either of these how does

it have knowledge and understanding of

this task and the reason for that is

that this model has been trained on

large scale web data right but it has

also been train on all sorts of data

sets out there as well that might

already have examples of you know of

something that looks like sentiment

classification right so there are tons

of data sets out there um there's a lot

of content out there that might already

have this structure the M out of the box

kind of understands how to perform the

task right and for this task you might

not need to do what we refer to as fine

tuning or tune them all to perform this

task well so at first first clance right

we see that the model is performing

really well we see that the assistant

sent us this neutral it looks to be

working okay and you can test it out by

trying a different input here so I'm

just going to go here and try I um

feeling excited

today okay then I'm going to try it out

again and you can see that this one is

positive so you can see that the small

Dot have some knowledge of this

particular task it knows the sentiment

that this input text is eliciting right

so that's very good to see now I'm

trying different examples here but in

reality as a developer as a researcher

you may need to put together large data

sets to evaluate whether this model is

doing it correctly for now this is

autoscope but this is something we are

going to discuss in a later video we

will be publishing something about f

tuning later down the road and we will

also be using this particular use case

it's a very popular use case this one of

text classification where we share like

how we try different types of prompting

techniques and how it Compares with

something like fine tuning I want to go

back here I did mention here in this

guide uh a really important resource

here that discusses this idea of

instruction tuning and instruction

tuning basically you can you will need

something like a prompt

response or like an input response where

you're training the model to when the

model sees those inputs it g it is going

to have a certain type of response right

so if you're fine tuning these models

and the model has you know something

that looks quite similar to this type of

task it will have an understanding on

how to perform the task right so a lot

of these models they have those zero

shot capabilities that we can leverage

and that's really key and important for

how we use these models today so if you

use something like chbd right when you

go there you're not thinking about oh I

need to provide the model knowledge or

additional knowledge or provide them all

examples of how to perform the task no

you go there and essentially what you

expect as a user is the m to be able to

perform that task really well however I

must say in reality a lot of real world

applications of large language models

require you to put together

demonstrations to steer the model better

for the results that you want to see and

for that we have what we refer to as

fuse shot in context learning or F shot

prompting and that's something that we

will also be discussing in a future

video as well so uh look forward to that

that will be an interesting one as well

that we will share with some examples as

well so that's the idea of zero shot

right so here you can see that I am not

really providing the model any examples

and how would that look like if I'm

providing examples again we will discuss

this in a future video but for now that

you can see that this small has

potentially the capability to do this

type of text classification and in fact

if you go back to our examples that we

shared in the previous guide you will

see that there's all these tasks um

foundational tasks that we ask them all

to perform right like text rization

information instruction questions or

answering if you look at these examples

you will see that there is also these

are all zero shot prompts in the sense

that we're not really giving the model

any examples on how to perform the task

we're just telling it here is a piece of

text and do something with it right

summarize text in extract information

and so on we just expect the model to do

it really well the good thing is that a

lot of researchers are really working

hard for these mods to be able to

perform really well in the zero shot

setting realistically speaking today it

is the case that for some tasks at least

the more common task it will work so a

lot of things like information

instruction the mall might be able to do

that task you know in a zero shot

setting but in a lot of cases in the

real world when you're deploying models

and so on you may need to consider

adding demonstrations and examples to

better steer the mole to get the results

that you really want for your task so

that's a little bit about zero shot

prompting hopefully that clarifies a

little bit on what it is if you enjoyed

the video or found it useful please

leave give a like And subscribe to the

channnel we'll be posting a lot more new

videos about all of these like prompting

techniques and if you have any questions

about those also leave them in the

comments if you have any ideas on videos

that you would like to see or maybe a

concept that needs further explanation

also feel free to comment on that and

I'll be looking at all of those and you

know decide which ones make sense to do

a video on so that's it for today thank

you so much for watching the video and

see you in the next one