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PromptWizard
PromptWizard是微软推出的自动化提示优化框架,改进大型语言大模型(LLMs)在特定任务中的表现。基于自我演变和自我适应机制,PromptWizard用反馈驱动的批评和合成过程,在探索和利用之间找到平衡,迭代地优化提示指令和上下文示例,提高模型的准确性和效率,减少API调用和令牌使用,降低成本。PromptWizard在多个任务和数据集上展现卓越的性能,即使在训练数据有限或使用较小模型的情况下也能保持高效。
PromptWizard的功能特色
自动化提示优化:自动优化LLMs的提示,提高特定任务的性能。
自我演变和自我适应:框架能自我演变和适应,生成更好的任务特定提示。
反馈驱动的批评和合成:基于反馈机制,不断改进提示和示例。
迭代细化:框架迭代地细化提示指令和上下文示例,提升模型输出的质量。
PromptWizard的技术原理
问题表述:用问题描述和初始提示指令开始,为后续优化提供基础。
迭代细化提示指令:
变异组件:生成提示变体,用预定义的认知启发式或思考风格。
评分组件:评估变异提示的性能,选择最佳提示。
批评组件:提供反馈,指导和细化提示。
合成组件:根据反馈优化提示,生成更具体和有效的指令。
识别多样化示例:从训练数据中选择正例和负例,优化提示。
顺序优化:同时优化提示指令和少量示例,基于迭代反馈循环进行。
自我生成的推理和验证:自动为每个示例生成详细的推理链,验证示例的一致性和相关性。
任务意图和专家角色的整合:将任务意图和专家角色整合到提示中,提高模型性能和解释性。
PromptWizard项目介绍
项目官网:microsoft.github.io/PromptWizard
GitHub仓库:https://github.com/microsoft/PromptWizard
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2405.18369
PromptWizard能做什么?
情感分析:使用PromptWizard优化LLMs的提示,更准确地识别和分类社交媒体帖子、产品评论或客户反馈中的情感倾向。
智能教育助手:在在线教育平台中,生成定制化的学习和练习提示,帮助学生更好地理解和掌握复杂概念。
医疗诊断支持:在医疗领域,辅助医生通过分析病人的症状和医疗历史生成可能的疾病诊断提示。
法律文档分析:帮助法律专业人士快速理解和分析合同、法案或其他法律文件,提供关键信息的摘要和解释。
客户服务自动化:在客户服务领域,优化聊天机器人的提示,更有效地理解和响应客户的查询和问题。
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