May, 2024

PromptWizard: 任务感知的代理驱动提示优化框架

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TL;DR利用大型语言模型，PromptWizard 框架通过迭代合成和优化面向特定任务的提示信息，包括了指令和上下文示例的优化，提高了模型的性能。该框架在效率、数据量和小型语言模型上的适应性以及优于现有提示策略的实证评估中展现出优越性，呈现出良好的可行性和可扩展性。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 大型语言模型的自动提示选择

    自动选择给定输入的最佳提示，克服手动设计有效提示的挑战，通过聚类训练数据、生成候选提示、生成输入 - 提示 - 输出数据集以训练评估器，并使用评估器在测试时选择最佳提示来实现兼顾通用性和特异性的方法。在零 - shot 问答数据集上显示出竞争性性能。

    Apr, 2024

  • 针对零样本提示优化的层次化多智能体工作流

    构建了一种名为 HMAW 的分层多代理流程，不受人类限制和培训，并能适应底层任务的微妙之处，通过创建详细且合适的提示，进一步提高当前 LLMs 的性能。

    May, 2024

  • AutoHint: 自动提示生成的提示优化

    本文提出了一种用于自动化生成和优化大型语言模型中提示的新框架 AutoHint，该框架利用了输入 - 输出演示派生的丰富指示来优化原始提示。通过将当前 LMM 的丰富指示嵌入 LLM 训练中，该方法可以大大提高多个任务的准确性。

    Jul, 2023

  • 大规模语言模型代理的自动提示工程规划

    在这篇论文中，我们提出了一种名为 RePrompt 的新方法，通过从与 LLM 代理的交互中获取的聊天记录，逐步优化 LLM 代理的提示，从而使 LLM 在特定领域中学会规划，我们在 PDDL 生成和旅行规划的实验中证明了我们的方法可以提高不同推理任务的性能。

    Jun, 2024

  • 支持半自主任务学习的语言模型提示改进

    本文探讨利用语言模型 (LLMs) 作为知识源，辅助 agent 学习新任务的能力。通过使用构建提示词（或 “暗示”），研究什么样的响应既合理，又可以满足 Agent 任务上下文。研究结果表明，在线 agent 任务学习可以从 LLMs 获取可操作的任务知识。

    Sep, 2022

  • 大型语言模型的高效提示方法综述

    在这篇论文中，我们对高效提示的各种方法进行了全面的概述，包括使用高效计算和高效设计进行提示的方法，重点关注未来的研究方向。

    Apr, 2024

  • AutoPrompt: 使用自动生成的提示从语言模型中引导知识

    利用自动化方法生成的 AutoPrompt，我们展示了预训练语言模型在自然语言推理、情感分析和关系提取方面的潜在能力，以及自动生成的提示方法是现有探究方法的一个可行的无参数替代方法。

    Oct, 2020

  • 个性化文本生成的自动提示改写

    通过自动修订提示符来进行个性化文本生成的研究。

    Sep, 2023