OpenAI、斯坦福大學提出Meta-Prompting，有效提升語言模型的性能

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原標題：OpenAI、斯坦福大學提出Meta-Prompting，有效提升語言模型的性能
關鍵字：提示,專家,模型,任務,方法
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：9487字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 智商掉了一地、Python
為了研究如何提高語言模型的性能，使其更充分有效地輸出對于提問的回答，來自斯坦福和 OpenAI 的學者強強聯手，通過提出一種名為元提示（meta-prompting）的方法來深入探索。元提示通過讓單個語言模型（如 GPT-4）充當控制器和多種專家角色，以實現對各種任務的準確和可靠回復。該方法結合了多個專家模型的優勢和多樣性，以便更好地解決復雜的任務和問題。
元提示的顯著特點之一是其將復雜任務巧妙地分解為各個組件，然后汲取不同專業知識為每個組件提供支持，最終將各個專業領域的輸出巧妙地整合在一起。讓我們一起來看看究竟什么是元提示，而該方法又有著怎樣的表現~
論文題目:Meta-Prompting: Enhancing Language Models with Task-Agnostic Scaffolding
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2401.12954
元提示（meta-prompting）的核心思想在于使用一個模型來協調和執行多個的提問，然后綜合它們的回復以生成最終的答案。
從本質上講，這

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