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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。

在这里插入图片描述

论文总结与核心原理解析

一、论文核心内容概述
  1. 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
http://www.dtcms.com/wzjs/570232.html

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