一篇新的研究论文探讨了与专家精心设计的提示词相比，自动化提示词优化对于大型语言模型的有效性。该研究系统地比较了人工设计的提示词、基础 DSPy 签名以及 GEPA 优化的 DSPy 签名在翻译、术语插入和语言质量评估任务中的表现。结果表明，自动化提示词和手动提示词通常能产生相似的质量，其性能因任务和模型配置而异。 AI
影响 探讨自动化提示词优化是否能匹配或超越大型语言模型的专家提示词工程。
排序理由 这是一篇发表在 arXiv 上的研究论文，比较了大型语言模型的提示词工程技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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