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原標題：LLM最全「怪癖」首曝光！馬里蘭OpenAI等30+學者祭出75頁提示報告
關鍵字：提示,報告,模型,問題,技術
文章來源：新智元
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內容摘要：

新智元報道編輯：編輯部
【新智元導讀】大語言模型提示中，竟有不少「怪癖」：重復某些內容，準確性就大大提高；人名變匿名，準確性就大大下降。最近，馬里蘭OpenAI等機構的30多位研究者，首次對LLM的提示技術進行了大規模系統研究，并發布75頁詳盡報告。大語言模型提示的「怪異世界」，首次如此詳盡地被暴露在我們眼前。
最近，來自馬里蘭大學、OpenAI、斯坦福、微軟等12所機構的30多名研究者，首次對LLM的提示技術進行了大規模的系統研究，并發布了一份長達75頁的詳盡報告。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2406.06608如今，提示已經無處不在，然而在整個生成式AI行業，仍然缺乏對已出現的數百種技術系統和徹底的調查。
在這項工作中，研究者通過結合人工和AI的力量，從arXiv、Semantic Scholar和ACL數據庫中處理了4,797條記錄，并通過PRISMA審查過程篩選出1,565篇相關論文。
由此，他們得到一種分類法，建立了包含33個術語的綜合詞匯表，一個包含58種文本提示技術的分類體系，以及40種其他模態的提示技術等。
這篇有史以來最全的提示技術報告，

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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。