从表1所示的结果中可以看到，元提示（meta-prompting）技术相较于传统的零样本（zero-shot）提示技术具有明显的优势——元提示技术的表现分别比标准提示提高了17.1%，比专家（动态）提示（expert (dynamic) prompting）提高了17.3%，以及比多人格提示（multipersona prompting）提高了15.2%。而在Python解释器的辅助下，...
在我们的工作群里，经常会有一位管理者来协调每个人的工作并汇总工作成果。近日，斯坦福大学的 Mirac Suzgun 和 OpenAI 的 Adam Tauman Kalai 提出了一种新的 prompting 方法：meta-prompting。类似于工作群，这种方法也是使用一个居中协调的指挥员（元模型）来协调使用不同用途的 AI 和其它工具。最新一代语言模型...
表1 总结了实验结果,新提出的 meta-prompting 的优越性得到了体现。 观察这些方法在所有任务上的总体性能,可以看到 meta-prompting 为准确度带来的显著提升,尤其是使用了 Python 解释器工具辅助时。 具体来说,meta-prompting 方法胜过标准 prompting 方法 17.1%,超过专家(动态) prompting 17.3%,也比多人设 prompting ...
如表4所示,相比于随机初始化的soft prompt模型,MetaPrompting寻找到的参数初始化点在不同prompt模板下性能方差更小,鲁棒性更强。 表4 MetaPrompting在不同prompt模板下性能的方差 四、结论 本文提出了MetaPrompting,将基于优化的元学习方法推广到soft prompt模型中,来处理少标注文本任务。MetaPrompting利用源领域数据进行...
2 Meta Prompting 接下来开始讲解论文的2 Meta Prompting部分。这一部分详细介绍了元提示技术的运作机制和具体实现步骤。首先,我们来看一下元提示的基本理念和抽象概述。 元提示的基本理念是使用一个模型来协调和执行多个独立的查询,并随后综合这些查询的响应以生成最终的响应。这种机制本质上支持了一种集合方法,通过利...
在我们的工作群里,经常会有一位管理者来协调每个人的工作并汇总工作成果。近日,斯坦福大学的 Mirac Suzgun 和 OpenAI 的 Adam Tauman Kalai 提出了一种新的 prompting 方法:meta-prompting。 最新一代语言模型(尤其是 GPT-4、PaLM 和 LLaMa)已经成功拓展了自然语言处理和生成的边界。这些大规模模型可以解决许多不...
最近,来自斯坦福和OpenAI的两位研究员,设计了一种提升LLM性能的全新方法——元提示(meta-prompting)。 「元提示」能够把单一的LLM变身为全能的「指挥家」。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.12954 通过使用高层「元提示」指令,让...
在我们的工作群里,经常会有一位管理者来协调每个人的工作并汇总工作成果。近日,斯坦福大学的 Mirac Suzgun 和 OpenAI 的 Adam Tauman Kalai 提出了一种新的 prompting 方法:meta-prompting。类似于工作群,这种方法也是使用一个居中协调的指挥...
表4 MetaPrompting在不同prompt模板下性能的方差 4. 总结 本文提出了MetaPrompting,将基于优化的元学习方法推广到soft prompt模型中,来处理少标注文本任务。MetaPrompting利用源领域数据进行元学习,搜索能够更快、更好地适应于新的少标注人物的模型参数初始化点。在4个少标注文本分类数据集上的实验结果表明,MetaPrompting...
最近,来自斯坦福和 OpenAI 的两位研究员,设计了一种提升 LLM 性能的全新方法 —— 元提示(meta-prompting)。 「元提示」能够把单一的 LLM 变身为全能的「指挥家」。 论文地址:https://arxiv.org/abs / 2401.12954 通过使用高层「元提示」指令,让大模型把复杂任务拆成子任务,然后再将这些任务分配给「专家模型」...