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APO：自动化技术提升大语言模型在各类任务中的表现

APO通过自动化技术提升大语言模型在各类任务中的表现，其核心是一个包含种子提示初始化、候选生成、评估反馈等的五部分统一框架。文中详细分类了APO方法，如基于启发式的词法编辑、强化学习优化等，还介绍了评估指标（任务准确率、奖励模型分数等）及面临的任务不可知、机制不明确等挑战，最后展望了多模态APO等未来方向。

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思维导图

## **APO定义与背景**
- 目标：优化提示提升LLM任务性能
- 挑战：模型敏感性、用户使用障碍
## **APO五部分框架**
- 种子提示初始化：手动创建、LLM诱导
- 候选提示生成：启发式编辑、RL、遗传算法
- 推理评估与反馈：数值分数、LLM反馈、人类反馈
- 过滤保留策略：TopK、UCB、区域联合搜索
- 迭代深度：固定步数、可变步数
## **候选生成方法**
- 启发式编辑：蒙特卡洛采样、遗传算法、词汇修剪
- 辅助网络编辑：RL、LLM微调、GAN
- 元提示设计：任务描述整合、历史解融合
- 覆盖式方法：单提示扩展、专家混合、集成方法
- 程序合成：模块化优化、文本转换图
## **评估指标**
- 数值分数：准确率、奖励模型、熵、负对数似然
- LL