DeepMind发现,向大型模型传达「深呼吸,一步一步来」的提示方法极为有效
作者:归人云淡风轻
时间:2023-10-19
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本文提出了一种简单而有效的方法OPRO,其利用大型语言模型作为优化器,优化任务用自然语言描述就可以,优于人类设计的提示。优化对于所有领域都至关重要。有些优化是从初始化开始的,然后迭代的更新解以优化目标函数。这种优化算法通常需要针对单个任务进行定制,以应对决策空间带来的特定挑战,特别是对于无导数的优化。接下来我们要介绍的这项研究,研究者另辟蹊径,他们利用大型语言模型(LLM)充当优化器,在各种任务上的性能比人类设计的提示还好。这项研究来自GoogleDeepMind,他们提出了一种简单而有效的优化方法OPR
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本文提出了一种简单而有效的方法 OPRO,其利用大型语言模型作为优化器,优化任务用自然语言描述就可以,优于人类设计的提示。




不过有研究者表示:「深呼吸,一步一步地来」这个提示在谷歌的 PaLM-2 上非常有效(准确率为80.2)。但我们不能保证它适用于所有模型和所有情况,所以我们不应该盲目地到处使用它。









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