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English(EN) COSP: The Prompting Trick Where Your LLM Grades Its Own Homework

Google 研究人员开发 COSP 提示技术，让大语言模型进行自我评分

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一种名为“一致性自适应提示”（Consistency-based Self-adaptive Prompting, COSP）的新提示技术，能够让大语言模型生成自己的上下文示例，从而减轻传统少样本和零样本方法的缺点。COSP 由 Google 的研究人员开发，它利用模型自身的响应来创建可靠的示例，从而在无需人工干预的情况下提高推理准确性。该技术包括为给定查询采样多个推理路径，并使用最终答案的一致性作为质量过滤器，低熵表示高置信度。 AI

影响 这项技术可以提高大语言模型的推理准确性，并减少提示工程所需的人工努力。

排序理由 该集群描述了一种在研究论文中详细介绍的新提示技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Google 研究人员开发 COSP 提示技术，让大语言模型进行自我评分

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Athreya aka Maneshwar ·

    COSP：让你的大语言模型给自己“判卷”的提示技巧

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