我应该使用哪种提示技术？软件工程任务提示技术实证研究论文概述本文是一篇关于提示工程的实证研究论文，由 E. G. Santana Jr 等8位研究者共同完成。
This 综合性 实证 study 系统性ally evaluates 14 established 提示工程 techniques across 10 软件工程 tasks using 4 大语言模型 models. The research reveals which prompting techniques are most effective for different types of SE tasks, providing practical guidance on technique selection based on task complexity, 推理 requirements, and contextu...
Prithvi-WxC 2.3B - IBM 大型语言模型
Prithvi-WxC 2.3B - IBM 大型语言模型模型概述Prithvi-WxC 2.3B 是 IBM 公司于 2024 年 9月发布的大型语言模型，拥有 2.3B 参数规模。 该模型支持商业使用，为企业部署提供了法律保障。 Prithvi-WxC 2.3B 在开源社区获得了广泛认可，Hugging Face 平台上的下载量已达到 N/A，获得了 N/A 个点赞，显示出强大的社区影响力和用户认可度。 Prithvi-WxC 2.3B 采用了先进的 Transformer 架构和优化的训练方法，在自然语言理解、生成和推理等任务上表现出色。该模型的发布为人工智能领域带来了新的可能性，特别是在需要高质量语言理解和生成的应用场景中，如智能客服、内容创作、代码辅助等领域，都展现出了巨大的应用潜力。
核心特性
2.3B 参数规模：采用大规模参数设计，在性能和效率之间取...
AI 系统的元提示
论文概述这项来自清华大学的工作引入了元提示（Meta Prompting, MP），这是一个具有理论基础的框架，通过关注任务的形式结构而非特定内容的示例来提升大型语言模型推理。基于类型理论和范畴论，MP 提供了指导推理过程的结构化模板，仅使用单个零样本元提示就实现了最先进的结果。
论文信息：
发布时间：2023-11-20
作者：Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
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...
大型语言模型作为类比推理器
论文概述受人类类比推理的启发，本文介绍了类比提示（Analogical Prompting），这是一种新颖的方法，提示大型语言模型在解决问题之前自我生成相关的范例和知识。与需要手动制作示例的传统 CoT 不同，类比提示使大型语言模型能够从其内部知识中提取以创建针对问题的演示，无需标注的范例即可实现卓越性能。
论文信息：
发布时间：2023-10-03
作者：Michihiro Yasunaga, Xinyun Chen, Yujia Li等
机构：Google DeepMind，斯坦福大学
研究方向：提示工程，大型语言模型推理
核心技术：类比推理（Analogical Reasoning）
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...