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
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
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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