提示工程一个提示工程师

论文概述这项工作通过构建元提示来研究”提示工程一个提示工程师”，这些元提示更有效地引导大型语言模型执行自动提示工程。提出的 PE2 方法引入了关键组件，如逐步推理模板和上下文规范，以及优化概念的语言化对应物（批量大小、步长、动量），以改进自动提示工程性能。 论文信息： 发布时间：2023-11-09 作者：Qinyuan Ye, Maxamed Axmed, Reid Pryzant等 机构：未知 研究方向：提示工程，大型语言模型推理 核心技术：元提示（Meta-Prompting） 研究背景大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出强大的能力，但如何有效引导模型进行复杂推理仍是一个挑战。本研究针对以下问题展开： 现有问题 传统提示方法在复杂推理任务上表现不佳 模型难以处理需要多步骤推理的问题 缺乏系统化的推理引导方法 研究动机本研究旨在探索更有效的提示工程技术，提升大型语言模型...

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