朋友们,想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗?今天,我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
朋友们,想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗?今天,我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
在当前 AI 开发中,提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim[1],为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词,显著提升开发效率。
这两天,我被这个Claude3.5这个神级Prompt惊呆了。 佩服的五体投地。 非常简单的话说,就是它用Prompt把o1级别的思维链,复刻到了Claude3.5里,而且思考逻辑更详细、更像人,甚至思考过程都跟o1一样,可以展开折叠。
如何更好地设计提示词(Prompt)一直是大家关注的焦点。最近,一个独特的研究视角引起了广泛关注:将LLMs视为“演员”,将提示词视为“剧本”,将模型输出视为“表演”。
在当前的LLM应用开发中,工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性,但也经常因为专家视角的局限性带来偏见,影响输出的全面性和可靠性。
在当前大语言模型(LLM)蓬勃发展的环境下,Prompt工程师们面临着一个两难困境:要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架,要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL(Prompt Declaration Language,提示词声明语言)或许打破了这个困境,让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
如何通过更好的提示工程来提升模型的推理能力,一直是研究人员和工程师们关注的重点。
别说Prompt压缩不重要,你可以不在乎Token成本,但总要考虑内存和LLM响应时间吧?一个显著的问题逐渐浮出水面:随着任务复杂度增加,提示词(Prompt)往往需要变得更长,以容纳更多详细需求、上下文信息和示例。这不仅降低了推理速度,还会增加内存开销,影响用户体验。
在人工智能技术快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经展现出惊人的能力。然而,让这些模型生成规范的结构化输出仍然是一个难以攻克的技术难题。不论是在开发自动化工具、构建特定领域的解决方案,还是在进行开发工具集成时,都迫切需要LLM能够产生格式严格、内容可靠的输出。
最近,来自德国奥尔登堡大学计算智能实验室的研究人员Oliver Kramer和Jill Baumann提出了一种创新的方法——认知提示(Cognitive Prompting),通过模拟人类认知过程来提升LLM的问题解决能力。这项研究将在ICLR 2025会议上发表,本文将为各位读者朋友详细解读这一突破性的技术。