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自称生成式AI黑带选手的谷歌研究者HeikoHotz发布了一篇长文,详细介绍了自动提示词工程的概念、原理和工作流程,并通过代码从头实现了这一方法。自动提示词工程是什么?自动提示词工程是指自动生成和优化LLM提示词的技术,目标是提升模型在特定任务上的性能。APE可能将大有作为,让用户可以借助自动化的强大能力来优化提示词并释放LLM的全部潜力。
ChainForge是一款开源的可视化编程环境,专注于提示工程,旨在让用户能够轻松评估和测试文本生成模型的稳健性。在当前大型语言模型迅速发展的背景下,ChainForge提供了一种新颖的方法,使得测试模型对于特定提示的反应不仅变得简单更加有趣和直观。要体验ChainForge的全面功能,并探索更多关于可视化编程和提示工程的可能性,请访问ChainForge官网。
一位OpenAI员工在社交媒体上发表看法称,未来关键的技能不是提示工程是阅读、写作和口语。与人类有效沟通的能力将在2024年成为真正重要的技能,即便是对于那些可能年薪六位数以上的提示工程师。强调人类的独特之处可能是避免被AI取代的关键。
近期微软的研究成果展示了通过「提示工程」成功将GPT-4转化为医学专家的威力。在医学专业领域,GPT-4使用最新提示策略Medprompt在MultiMedQA九个测试集中取得了超过90%的准确率,首次超越其他高度微调的模型,如BioGPT和Med-PaLM。目前我们仍未触及提示的极限,也未达到微调的极限,为未来研究和发展提供了更多的探索空间。
最新研究发现,传统的提示工程在AI领域正逐渐被一种新型机器学习框架所替代,这一框架名为GATE。GATE允许大型模型主动向人类提问,以更好地理解用户的偏好,从不再依赖用户提供的提示信息。提示工程是否会消失,以及如何应对这一变化,仍有待进一步讨论和观察。
MetaAI研究人员提出了一种新的基于提示的方法,称为链式验证,可显著减少ChatGPT等语言模型产生的错误信息。ChatGPT和其他语言模型会重复复制不正确的信息,即使它们已经学到了正确的信息。总Meta的研究为减少类似ChatGPT等对话系统中的错误信息提供了新的思路。
【新智元导读】提示工程可以自动化了?EvoPrompt的出现解决了大型语言模型性能依赖高质量提示的挑战,同时展示了LLM在传统算法中的潜在价值。将LLM的能力和传统算法结合起来,会碰撞出怎样的火花?最近清华大学、微软研究院和东北大学的一项新研究表明,利用传统进化算法来处理提示词工程中的问题,可以大大提升效率。研究人员希望他们的探索将激发对LLM与传统算法组合的进一步研究,为LLM的新颖和创新应用铺平了道路。
【新智元导读】手写提示既费时又费力,微软研究人员的APO算法提供了一种自动化的解决方案。无需调整超参数或模型训练,APO可以显著提高提示的性能,并具有可解释性。发现微软研究员带来的改变游戏规则的自动提示优化!一个强大的通用框架,用于优化LLM提示。