自動化提示工程：未來AI優化的關鍵突破

自動化提示工程：未來AI優化的關鍵突破

自動化提示工程能夠自動化或半自動化地生成或優化提示詞,以探索大規模的提示詞組合,并通過 自動優化技術提升提示詞生成的穩定性?

依據自動化提示工程實現形式在邏輯推理和效能導向 兩個維度的取舍上,將其分為基于思維鏈的自動化提示工程?基于類機器學習模型的自動化提示工程?基 于進化算法的自動化提示工程以及使用預訓練包的即插即用系統?

隨后,全面評估自動化提示工程技術, 構建其工作原理的理論解釋框架,評估各類實現形勢的適用性與局限性?

在這里插入圖片描述

論文總結與核心原理解析

一、論文核心內容概述
  1. 研究背景與目標
    • 傳統提示工程依賴人工經驗，效率低且難以應對復雜任務，自動化提示工程（APE）通過算法自動生成或優化提示詞，提升大語言模型（LLM）的應用效能。
    • 論文系統梳理APE的實現形式，分為基于思維鏈、類

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