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AutoMedPrompt的技术，自动优化提示词
让大语言模型在医学答题方面的表现大幅提升，甚至能让开源模型在某些医学数据集上超过GPT - 4等商业模型。
AutoMedPrompt原理深度解析与实例说明
一、核心原理：文本梯度驱动的提示词优化
1. 传统提示工程的痛点
- 手动设计提示词依赖专家经验，难以覆盖医学领域的复杂性（如不同专科考点、病例变异）。
- 固定提示词（如CoT思维链）无法动态适应具体问题，可能引入无关信息（如k-shot示例中的噪声）。
2. 文本梯度的创新逻辑
- 类比理解：传统神经网络通过数值梯度（如反向传播）更新模型参数；AutoMedPrompt则将LLM的回答与标准答案的差异转化为自然语言反馈，作为“文本梯度”指导提示词迭代。
- 核心公式：
文本梯度 = 自然语言反馈（如“需关注血管性病变”）→ 解析为提示词修改方向 → 迭代优化系统提示。