研究人员开发了一个新颖的框架,用于优化指导语言模型的提示。这种两阶段方法首先将初始提示集扩展为向量表示的候选集。在第二阶段,它构建一个代理模型来预测提示分数,从而在有限的计算预算下高效选择要评估的提示。该方法旨在在固定语言模型的情况下最大化任务分数,尤其是在提示评估资源受限时,其表现优于基线提示选择技术。 AI
影响 这项研究通过降低提示工程的计算成本,可能导致更高效的语言模型开发和部署。
排序理由 该集群包含一篇学术论文,详细介绍了一种新的提示优化方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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