Aug, 2022

HELP ME THINK: 用简单提示策略帮助非专家利用模型创建定制化内容

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TL;DR本文提出了一种简单的提示策略 HELP ME THINK，鼓励 GPT3 通过提问来帮助非专家用户执行任务，并将用户的答案用于执行任务。在多项难以完成的任务中，我们展示了 HELP ME THINK 策略的有效性，并希望我们的工作能够鼓励开发利用大型语言模型的非传统方式。
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发现论文，激发创造
  • 大型语言模型的提示式编程：超越少样本范式

    使用 GPT-3 模型分析得出少量样例引导更接近于已学习的任务，本文探讨使用自然语言编程来优化引导，提出元引导概念后能够生成更多的任务自然语言引导，展望这些方法如何应用于实践应用。

    Feb, 2021

  • 基于大型语言模型的交互式和可视化提示工程，用于即席任务适应

    本文介绍了一种使用神经语言模型的 zero-shot prompting 方法，在不需要监督训练的情况下解决 ad-hoc 语言任务。我们提出了 PromptIDE 工具，该工具可以帮助用户实验不同的提示词选择，以达到任务指标的优化和数据量的扩展。该工具已在多个现实世界的案例中得到了应用。

    Aug, 2022

  • 自我确信的激励机制：反复审视下的少样本问答

    利用大规模预训练语言模型，通过迭代增强和定制提示来提升其在复杂任务中的性能。

    Oct, 2023

  • 通过心理模型实现大型语言模型的通用提示

    大语言模型 (LLM) 在许多任务上展现出了令人印象深刻的性能。然而，为了实现最佳性能，仍然需要特殊设计的提示方法。在这项工作中，我们试图引入通用提示的概念，它在设计原则上旨在在广泛的任务范围内实现最佳或接近最佳的性能，同时消除了手动选择和定制面向特定问题的提示的需求。此外，我们提出了一种创新的提示方法 MeMo（心智模型），它设计简单但有效地满足通用提示的要求。MeMo 将各种提示方法的要点提炼成个别的心智模型，并允许 LLMs 自主选择最合适的心智模型来解决问题，在零样本设置下在 STEM、逻辑推理和常识推理等多种任务上达到或接近于最新的研究结果。我们希望本文所提出的见解能够激发更多对 LLMs 的通用提示方法的探索。

    Feb, 2024

  • 基于语言模型的战略规划实现专家级提示优化

    PromptAgent 是一个优化方法，可以自动产生与专家级相等质量的提示，基于蒙特卡罗树搜索实现了对专家级提示的策略性规划和精确的领域洞察。

    Oct, 2023

  • 零轉化臨床自然語言處理中大型語言模型的提示策略實證評估

    本文综合系统地对五个临床自然语言处理任务（临床意义消除、生物医学证据提取、共指消解、药物状态提取和药物属性提取）的提示工程进行了实验研究，评估了多种提示类型在三种先进的大型语言模型（GPT-3.5、BARD 和 LLAMA2）上的性能，并提出了对临床 NLP 领域提示工程的新见解和指南。

    Sep, 2023

  • 零样本和少样本学习在生成模型创意应用的人机交互中的机遇与挑战

    通过提示将零样学习和少样学习赋予 AI 新任务的方法是一种用于人工智能交互的新范例。本文分析了使用提示作为新范式的交互式创意应用程序的关键机遇和挑战，并提出了四个设计目标。我们重点关注创意写作的用例，提出了具体的 UI 设计草图，HCI 和 AI 研究社区可以以此为起点，开发出适当的用户界面，用于零样学习和少样学习模型。

    Sep, 2022

  • 通过提示实现可控的混合主动对话生成

    研究采用大型语言模型替代 fine-tuning 来实现可控制的混合对话，并在 PersuasionForGood 和 Emotional Support Conversations 两个任务中通过人类评估和自动度量标准显示了改进。

    May, 2023

  • 帮助语言模型学习更多知识：多维任务提示用于少样本调整

    通过提出多维任务提示学习方法（MTPrompt），将更多的任务相关信息嵌入提示中，以激发大型语言模型中嵌入的知识，从而实现在少样本和五个不同数据集上取得最佳结果，并在不同实验设置和削减实验中展示了该方法的有效性和稳定性。

    Dec, 2023

  • 关于元提示

    使用类别论的理论框架来描述和推广统计模型中的元提示方法，研究发现元提示方法在创意和构思领域的应用比基本提示方法更有效。

    Dec, 2023