Prompt Space Optimizing Few-shot Reasoning Success with Large Language Models
https://arxiv.org/abs/2306.03799
Prompt engineering 是通过提供明确和具体的指令来增强大型语言模型(llm)能力的基本技术。它使LLM能够在各种任务中脱颖而出,例如算术推理、问题回答、摘要、关系提取、机器翻译和情感分析。研究人员一直在积极探索不同的提示工程策略,如思维链(CoT)、零样本思维链(Zero-CoT)和情境学习(In-context learning)。但是一个尚未解决的问题是,目前的方法缺乏确定最佳提示的坚实理论基础。为了解决提示工程中的这一问题,论文提出了一种新的、有效的方法——提示空间。
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