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原標題:GPT-4準確率最高飆升64%!斯坦福OpenAI重磅研究:全新Meta-Prompting方法讓LLM當老板
關鍵字:模型,提示,專家,任務,研究人員
文章來源:新智元
內容字數:9661字
內容摘要:
新智元報道編輯:桃子 好困
【新智元導讀】大模型幻覺問題還有另一種解法?斯坦福聯手OpenAI研究人員提出「元提示」新方法,能夠讓大模型成為全能「指揮家」,匯聚不同專家模型精華,讓GPT-4的輸出更精準。當你讓大模型寫一首「莎士比亞十四行詩」,并以嚴格的韻律「ABAB CDCD EFEF GG」執行。
同時,詩中還要包含提供的3個詞。
對于這么高難度的創作題,LLM在收到指令后,并不一定能夠按要求做出這首詩。
正所謂,人各有所長,LLM也是如此,僅憑單一模型有時是無法完成一項任務的。
那該如何解?
最近,來自斯坦福和OpenAI的兩位研究員,設計了一種提升LLM性能的全新方法——元提示(meta-prompting)。
「元提示」能夠把單一的LLM變身為全能的「指揮家」。
論文地址:https://arxiv.org/abs/2401.12954
通過使用高層「元提示」指令,讓大模型把復雜任務拆成子任務,然后再將這些任務分配給「專家模型」。
每個模型收到量身訂制的指令后,輸出結果。最終元模型有效整合這些結果,輸出最終的答案。
最重要的是,LLM還會利用自身理解、推理能力,對最終輸出結
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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。
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