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原標題：斯坦福和OpenAI提出meta-prompting，最強零樣本prompting技術誕生了
關鍵字：模型,報告,任務,專家,解讀
文章來源：人工智能學家
內容字數：9399字

內容摘要：

來源：機器學習研究組訂閱
在我們的工作群里，經常會有一位管理者來協調每個人的工作并匯總工作成果。近日，斯坦福大學的 Mirac Suzgun 和 OpenAI 的 Adam Tauman Kalai 提出了一種新的 prompting 方法：meta-prompting。類似于工作群，這種方法也是使用一個居中協調的指揮員（元模型）來協調使用不同用途的 AI 和其它工具。最新一代語言模型（尤其是 GPT-4、PaLM 和 LLaMa）已經成功拓展了自然語言處理和生成的邊界。這些大規模模型可以解決許多不同任務，從寫莎士比亞風格的十四行詩到總結復雜的醫療報告和解決競賽級的編程問題。盡管這些模型可以解決多種多樣的問題，但它們并非總是正確的，有時候也會生成不準確、誤導性或矛盾的響應結果。
隨著這些模型的運行成本越來越低，人們自然會問：是否可以使用腳手架系統（scaffolding system）并使用多個語言模型查詢來優化并且提升這些模型輸出的準確度和穩健性。
斯坦福和 OpenAI 的這項研究提出了一種可用于提升語言模型的功能和性能的新技術，稱為 meta-prompting。論文標題：Met

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構