微软开源PromptWizard，摔碎了提示工程师的饭碗~
微软开源PromptWizard，摔碎了提示工程师的饭碗~PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合，在几分钟内创建高效的prompts。
来自主题: AI技术研报
8573 点击 2024-12-25 09:09
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PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合，在几分钟内创建高效的prompts。
一家总部位于美国加州的初创公司Tilde，正在构建解释器模型，解读模型的推理过程，并通过引导采样动态调整生成策略，提升大语言模型的推理能力和生成精度。相比直接优化提示的提示工程，这一方法展现出更灵活高效的潜力，有望重塑AI交互方式。
近期，微软研究团队发布了一项重要的研究成果，揭示了AI推理能力从传统的提示工程方法（如Medprompt）到原生推理机制（如OpenAI的o1）演进的全貌。此项研究为正在开发AI产品的朋友们提供了宝贵的技术洞察。本文将详细分析这一研究的过程和结论，探讨其对AI推理领域及产品开发的深远影响。
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。
大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）已经成为我们探索未知、解决问题的得力助手。但是，你在编写AI提示词时，是否觉得这个过程就像在“炼丹”，既神秘又难以掌握？别担心，自动提示工程（APE）来帮你了！
论文共同第一作者郑淼，来自于周泽南领导的百川对齐团队，毕业于北京大学，研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等，曾主导MMFlow等开源项目。
人工设计提示词太麻烦了！想过让 LLM 帮你设计用于 LLM 的提示词吗？
提示工程师Riley Goodside小哥，依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们，GPT-4o在无限次PUA后，已经被原地逼疯！相比之下，Claude坚决拒绝PUA，是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因：LLM没有足够空间，来存储计数向量。
数学大佬陶哲轩力荐，哈佛反向学习法火了：教会AI就是教会自己。