自动化提示工程：未来AI优化的关键突破
自动化提示工程：未来AI优化的关键突破
自动化提示工程能够自动化或半自动化地生成或优化提示词,以探索大规模的提示词组合,并通过 自动优化技术提升提示词生成的稳定性｡
依据自动化提示工程实现形式在逻辑推理和效能导向 两个维度的取舍上,将其分为基于思维链的自动化提示工程､基于类机器学习模型的自动化提示工程､基 于进化算法的自动化提示工程以及使用预训练包的即插即用系统｡
随后,全面评估自动化提示工程技术, 构建其工作原理的理论解释框架,评估各类实现形势的适用性与局限性｡
论文总结与核心原理解析
一、论文核心内容概述
- 研究背景与目标
- 传统提示工程依赖人工经验，效率低且难以应对复杂任务，自动化提示工程（APE）通过算法自动生成或优化提示词，提升大语言模型（LLM）的应用效能。
- 论文系统梳理APE的实现形式，分为基于思维链、类