比「讓我們一步一步思考」這句咒語(yǔ)還管用，提示工程正在被改進(jìn)

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原標(biāo)題：比「讓我們一步一步思考」這句咒語(yǔ)還管用，提示工程正在被改進(jìn)

關(guān)鍵字：提示,工程,研究者,模型,任務(wù)

文章來(lái)源：機(jī)器之心

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8404字

內(nèi)容摘要：機(jī)器之心報(bào)道編輯：rome rome大語(yǔ)言模型可以通過(guò)元提示執(zhí)行自動(dòng)提示工程，但由于缺乏足夠的指導(dǎo)以引導(dǎo)大語(yǔ)言模型中的復(fù)雜推理能力，它們的潛力可能沒(méi)有完全發(fā)揮。那么該如何指導(dǎo)大語(yǔ)言模型進(jìn)行自動(dòng)提示工程？大型語(yǔ)言模型（LLM）已經(jīng)是許多自然語(yǔ)言處理任務(wù)的強(qiáng)大工具，只要能給出正確的提示。然而，由于模型的敏感性，找到最優(yōu)提示通常需要進(jìn)行大量手動(dòng)嘗試和試錯(cuò)努力。此外，一旦將初始提示部署到生產(chǎn)環(huán)境中，可能會(huì)出現(xiàn)意想不到的邊緣情況，需要更多輪的手動(dòng)調(diào)整來(lái)進(jìn)一步完善提示。這些挑戰(zhàn)催生了自動(dòng)提示工程的新興研究領(lǐng)域。在這一領(lǐng)域內(nèi)，一個(gè)顯著的方法涉及利用 LLM 自身的能力。具體來(lái)說(shuō)，這涉及使用指令對(duì) LLM 進(jìn)行元提示，例如「檢查當(dāng)前提示和一批示例，然后提出一個(gè)新的提示」。雖然這些方法取得了令人印象深刻的性能，但隨之而來(lái)的問(wèn)題是：什么樣的元提示適用于自動(dòng)提示工程？為了回答這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自南加州大學(xué)、微軟的研究…

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作者微信：almosthuman2014

作者簡(jiǎn)介：專(zhuān)業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)