基于意图的提示校准：通过合成边界案例增强提示优化

论文概述基于意图的提示校准引入了一种新的自动提示工程方法,解决了需要高质量基准数据集的挑战,而这些数据集在许多现实用例中难以获取且成本高昂。该方法使用迭代校准过程,联合生成边界用例的合成数据并根据此生成的数据集优化提示。通过在优化过程中创建边界案例而非预先需要大量标注数据,系统可以优化提示以更好地与用户意图对齐。该方法在有限数量的标注样本下优于最先进的方法,展示了强大的实用价值。 论文信息： 发布时间：2024-02-05 作者：Elad Levi, Eli Brosh, Matan Friedmann 机构：IBM Research 研究方向：提示工程, 大型语言模型推理 核心技术：提示优化 研究背景自动提示工程通常需要大量高质量的标注数据,这在实际应用中往往难以获取。本研究针对以下问题展开： 现有问题 自动提示优化需要大量高质量基准数据 标注数据获取成本高昂且耗时 现有方法难...

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