LLM準確率飆升27%！谷歌DeepMind提出全新「后退一步」提示技術

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原標題：LLM準確率飆升27%！谷歌DeepMind提出全新「后退一步」提示技術

關鍵字：問題,任務,概念,原理,錯誤

文章來源：新智元

內容字數：7075字

內容摘要：新智元報道編輯：拉燕【新智元導讀】谷歌DeepMind全新提示技術「Step-Back Prompting」，讓LLM性能拉滿！前段時間，谷歌DeepMind提出了一種全新的「Step-Back Prompting」方法，直接讓prompt技術變得腦洞大開。簡單來說，就是讓大語言模型自己把問題抽象化，得到一個更高維度的概念或者原理，再把抽象出來的知識當作工具，推理并得出問題的答案。論文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06117結果也是非常不錯的，在他們用PaLM-2L模型做了實驗，證明這種新型的Prompt技巧對某些任務和問題的處理表現極佳。比方說，MMLU物理和化學方面的性能提高了7%，TimeQA提高了27%，MuSiQue則提高了7%。其中MMLU是大規模多任務語言理解測試數據集，TimeOA是時間敏感問題測試數據集，MusiQue則是多跳問答數據集，包含…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。