上下文学习

def in_context_learning(prompt_examples, query):
    """
    基础的上下文学习实现
    """
    # 构造带示例的提示
    prompt = ""
    
    # 添加少样本示例
    for example in prompt_examples:
        prompt += f"输入: {example['input']}\n"
        prompt += f"输出: {example['output']}\n\n"
    
    # 添加查询
    prompt += f"输入: {query}\n输出: "
    
    # 模型推理（无权重更新）
    response = model.generate(prompt)
    return response

# 示例：情感分析任务
examples = [
    {"input": "这部电影太棒了！", "output": "正面"},
    {"input": "完全浪费时间", "output": "负面"},
    {"input": "还行吧，一般", "output": "中性"}
]

result = in_context_learning(examples, "演技精湛，剧情感人")
# 输出: "正面"

class LEAPLearning:
    """
    通过错误学习原则的LEAP方法
    """
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        
    def learn_from_mistakes(self, task_examples):
        """
        1. 诱导错误
        2. 反思错误
        3. 提取原则
        """
        mistakes = []
        principles = []
        
        # 步骤1：故意让模型犯错
        for example in task_examples:
            prediction = self.model.predict(example['input'])
            if prediction != example['output']:
                mistakes.append({
                    'input': example['input'],
                    'predicted': prediction,
                    'correct': example['output']
                })
        
        # 步骤2：让模型反思错误
        reflection_prompt = f"""
        观察以下错误：
        {format_mistakes(mistakes)}
        
        请分析这些错误的共同模式，并提取避免这些错误的原则。
        """
        
        principles = self.model.generate(reflection_prompt)
        
        # 步骤3：应用学到的原则
        enhanced_prompt = f"""
        任务原则：
        {principles}
        
        现在解决以下问题：
        {new_problem}
        """
        
        return self.model.generate(enhanced_prompt)

# LEAP在GPT-4上的提升
# DROP: +7.5%, HotpotQA: +3.3%, BigBench: 显著提升

def self_generated_icl(model, task_description, num_examples=3):
    """
    模型自己生成上下文示例
    """
    # 步骤1：让模型生成示例
    generation_prompt = f"""
    任务：{task_description}
    请生成{num_examples}个该任务的示例（包含输入和输出）。
    """
    
    generated_examples = model.generate(generation_prompt)
    
    # 步骤2：使用生成的示例进行ICL
    icl_prompt = f"""
    {generated_examples}
    
    现在请完成：
    输入: {actual_query}
    输出: 
    """
    
    return model.generate(icl_prompt)

# 无需外部数据集，完全自主学习

# ICL for代码转换
examples = [
    "Python: list = [1,2,3] → JavaScript: const list = [1,2,3]",
    "Python: dict = {'a':1} → JavaScript: const dict = {a:1}",
]
query = "Python: tuple = (1,2,3)"
# 输出: "JavaScript: const tuple = [1,2,3]"

# 结构化信息提取
context = """
姓名：张三 → {"name": "张三"}
年龄：25岁 → {"age": 25}
职业：工程师 → {"job": "工程师"}

邮箱：[email protected] → 
"""
# 模型理解模式并输出: {"email": "[email protected]"}

# 写作风格适应
examples = [
    ("正式：请您审阅", "口语：请看一下"),
    ("正式：敬请指正", "口语：有问题告诉我"),
]
# 模型学会风格转换规则