PromptWizard 的主要功能 自动化提示优化:自动优化 LLMs 的提示,提高特定任务的性能。 自我演变和自我适应:框架能自我演变和适应,生成更好的任务特定提示。 反馈驱动的批评和合成:基于反馈机制,不断改进提示和示例。 迭代细化:框架迭代地细化提示指令和上下文示例,提升模型输出的质量。 PromptWizard 的技术原理 问题表述...
PromptWizard是一个由微软开发的开源框架,旨在自动化和简化提示优化过程,提升大型语言模型(LLMs)在特定任务中的表现。PromptWizard通过自我进化和自适应机制,结合迭代反馈和高效的探索技术,能够在短时间内生成高效的提示,显著减少传统提示工程所需的时间和精力。 二、核心框架 2.1 指令生成 迭代细化提示指令 ...
PromptWizard 经过 45 多项任务的严格评估,涵盖了一般挑战和特定领域挑战。与最先进的技术(包括 Instinct、InstructZero、APE、PromptBreeder、EvoPrompt、DSPy、APO 和 PromptAgent)对比,PW 在准确性、效率和适应性方面始终优于竞争对手。 PromptWizard三个关键组件 PromptWizard 概述 反馈驱动改进: PW 的核心是利用迭...
通过批判与综合机制,PromptWizard 确保提示与示例保持一致,同时综合新示例以提升任务表现。 这种结构化方法使 PromptWizard 具有高度的通用性,可以适应从解决数学问题到生成创意内容等各种任务。 指令与示例的联合优化 https://github.com/microsoft/PromptWizardhttps://www.microsoft.com/en-us/research/blog/promptwiza...
一、PromptWizard三个关键组件 PromptWizard 概述 反馈驱动改进:PW 的核心是利用迭代反馈循环,LLM 在其中生成、批评和改进自己的提示和示例。这种持续改进机制确保每次迭代都比上一次更好,从而产生高效的提示和示例。 多种示例的联合优化与合成:PW 生成的合成示例不仅稳健多样,而且具有任务感知能力。通过同时优化提示和示...
近日,微软 AI 研究团队发布了开源工具 PromptWizard,这是一种基于反馈驱动的 AI 框架,旨在高效优化大型语言模型(LLM)的提示设计。提示的质量对于模型输出的优劣至关重要,然而,创建高质量的提示往往需要耗费大量的时间和人力资源,尤其是在复杂或特定领域的任务中。
PromptWizard optimizes both the instruction and the in-context learning examples. Central to PW is its self-evolving and self-adaptive mechanism, where the LLM iteratively generates, critiques, and refines prompts and examples in tandem. This process ensures continuous improvement through feedback and...
PromptWizard 的主要功能 自动化提示优化:自动优化 LLMs 的提示,提高特定任务的性能。 自我演变和自我适应:框架能自我演变和适应,生成更好的任务特定提示。 反馈驱动的批评和合成:基于反馈机制,不断改进提示和示例。 迭代细化:框架迭代地细化提示指令和上下文示例,提升模型输出的质量。
wizardLM提出了一套指令改写的方案Evol-Instruct对原始指令样本进行改写,改写后的指令用于微调模型显著超过了之前Vicuna使用ShareGPT微调LLAMA的效果,甚至在复杂指令上号称超过ChatGPT。 指令改写是使用大模型直接进行的,分成深度改写和广度改写两个类型,其中深度改写有5种不同的改写指令,广度改写有1种改写指令。Evol-Instru...
微软开源创新框架Prompt Wizard 最近,微软开源了一个创新框架-Prompt Wizard,旨在自动化和简化提示优化过程,提升大型语言模型(LLMs)在特定任务中的表现。PromptWizard通过自我进化和自适应机制,结合迭代反馈和高效的探索技术,能够在短时间内生成高效的提示,显著减少传统提示工程所需的时间和精力。