元提示：通过任务无关的脚手架增强语言模型

论文概述这项斯坦福大学/OpenAI的合作研究引入了元提示，一种有效的脚手架技术，将单个语言模型转变为多方面的指挥者。该方法使用高层指令引导语言模型将复杂任务分解为较小的子任务，每个子任务由同一语言模型的不同”专家”实例处理，每个实例在特定的定制指令下运行。 论文信息： 发布时间：2024-01-23 作者：Mirac Suzgun, Adam Tauman Kalai 机构：斯坦福大学, OpenAI 研究方向：提示工程, 大型语言模型推理 核心技术：元提示 研究背景大型语言模型在各类任务中展现出强大的能力，但在处理复杂任务时，单一提示往往难以充分发挥模型潜力。本研究针对以下问题展开： 现有问题 单一提示难以处理复杂的多步骤任务 缺乏系统化的任务分解和协调机制 现有方法需要针对特定任务设计专门的脚手架 研究动机本研究旨在开发一种任务无关的脚手架技术，通过元提示使单个...

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