提示空间：优化大型语言模型的少样本推理成功

论文概述本文提出了提示空间（Prompt Space），这是一种提供稳健理论框架来选择有效提示的新方法。它利用文本嵌入和矩阵分解来获取基向量，并构建一个用于表示所有提示的空间。提示空间在十个推理基准测试上显著优于最先进的范式，甚至在不使用思维链或”让我们逐步思考”提示的情况下也是如此。 论文信息： 发布时间：2023-06-06 作者：Fobo Shi, Peijun Qing, Dong Yang等 机构：未知 研究方向：提示工程，大型语言模型推理 核心技术：提示空间（Prompt Space） 研究背景大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出强大的能力，但如何有效引导模型进行复杂推理仍是一个挑战。本研究针对以下问题展开： 现有问题 传统提示方法在复杂推理任务上表现不佳 模型难以处理需要多步骤推理的问题 缺乏系统化的推理引导方法 研究动机本研究旨在探索更有效的提示工程技术，提...

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