COSTAR-A:增强LLM在视角问题上表现的提示框架

COSTAR-A:增强LLM在视角问题上表现的提示框架论文信息 标题: COSTAR-A: A prompting framework for enhancing Large Language Model performance on Point-of-View questions 作者: Nzubechukwu C. Ohalete, Kevin B. Gittner, Lauren M. Matheny 发布日期: 2025-10-14 ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2510.12637 核心概述大型语言模型(LLM)对提示设计高度敏感,制定优化的提示技术对于生成一致的高质量输出至关重要。本研究引入COSTAR-A,一种增强现有COSTAR方法的新型提示工程框架。该框架特别针对视角(Point-of-View)问题进行了优化,这类问题要求模型从特...

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