Meta-prompting 是一种使用大型语言模型来生成或优化其他任务提示词的技术。用户无需手动编写提示词,而是向一个元提示词提供一个粗略的请求,然后元提示词会生成一个更结构化、更有效的提示词。该方法通过迫使模型考虑角色、受众、上下文、任务、约束、格式、长度和语气等维度来解决提示词说明不足的问题。主要有两种形式:一种是基于模板的方法,其中预先编写的元提示词会重写用户的提示词;另一种是基于优化方法,模型会迭代搜索表现最佳的提示词。 AI
影响 这项技术可以简化提示词工程,使大型语言模型更容易被广泛用户使用,并使其输出更加可靠。
排序理由 该条目描述了一种提示词工程技术,而不是特定的产品发布或研究突破。
- APE (Automatic Prompt Engineer)
- Meta-prompting
- Meta-Prompt Tuning Vision-Language Model for Multi-Label Few-Shot Image Recognition
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