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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。