大型语言模型是好的提示优化器吗？

论文概述这项批判性研究调查了基于大型语言模型的自动提示优化背后的实际机制,揭示了大型语言模型优化器运作方式的重大局限性。与假设大型语言模型真正反思错误并相应改进提示的假设相反,研究发现：（1）大型语言模型优化器难以识别错误的真正原因,往往受先验知识偏见影响而非实际分析错误；（2）即使反思在语义上有效,大型语言模型也经常由于目标模型行为的不可预测性而无法在单次优化步骤中生成适当的提示。基于这些观察,作者提出向”自动行为优化”范式转变,以更可控的方式直接优化目标模型行为。 论文信息： 发布时间：2024-02-03 作者：Ruotian Ma, Xiaolei Wang, Xin Zhou等 机构：复旦大学, Google 研究方向：提示工程, 大型语言模型推理 核心技术：提示优化分析 研究背景自动提示优化被认为是提升大型语言模型性能的重要方向,但其实际工作机制和局限性尚未得到充分研...

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