在自然语言处理领域中，上下文生成语言模型（LLM）是一种基于条件概率分布的模型，通过先前单词的出现和其他上下文因素来预测下一个单词。在实际的应用中，LLMs已被广泛应用于各种任务，包括自动对话生成、机器翻译、自然语言推理等。
不过，LLM也存在着一些缺陷。其中，最明显的问题是缺乏足够的训练数据。LLM的效果会受到训练数据中的噪声的影响，因此如果我们训练数据的数量很少，模型的效果就会很差。例如，当在许多低资源语言上使用时，少量的训练数据是一个常见的问题。
PromptRank是一个研究团队在Github上开发的一个LLM算法，该算法通过优化传统LLM算法的训练过程，试图解决上述问题。传统的LLMs经常使用最大似然估计（MLE）的方法进行预测，但是这种方法需要在训练数据集中有充足的数据。PromptRank算法通过引入少量示例文档来进行重新排名，从而扩充训练数据，提高模型的效果。
PromptRank算法是基于Prompting的。援引研究者的话，“Prompting基于一系列示例文档，并尝试利用它们来生成用于LLM的Mask，以合理且可控的方式提供输入上下文。Mask被用来针对已看到的单词和上下文中的标记信息提高生成的下一个单词的质量。”
通过这种方法，PromptRank可以在没有足够的训练数据的情况下构建高效的语言模型。欢迎感兴趣的人进一步了解详情，访问Github链接：https://github.com/mukhal/PromptRank。
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