還在人工煉丹？自動(dòng)提示工程指南來(lái)了，還帶從頭實(shí)現(xiàn)

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機(jī)器之心報(bào)道
編輯：Panda人工設(shè)計(jì)提示詞太麻煩了！想過(guò)讓 LLM 幫你設(shè)計(jì)用于 LLM 的提示詞嗎？近日，自稱(chēng)生成式 AI 黑帶選手的谷歌研究者 Heiko Hotz 發(fā)布了一篇長(zhǎng)文，詳細(xì)介紹了自動(dòng)提示詞工程的概念、原理和工作流程，并通過(guò)代碼從頭實(shí)現(xiàn)了這一方法。自動(dòng)提示詞工程是什么？
自動(dòng)提示詞工程（APE）是指自動(dòng)生成和優(yōu)化 LLM 提示詞的技術(shù)，目標(biāo)是提升模型在特定任務(wù)上的性能。其基于提示詞工程的思路，即編寫(xiě)多個(gè)不同的提示詞并對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，只不過(guò)是讓整個(gè)過(guò)程自動(dòng)化。后面我們會(huì)看到，這個(gè)過(guò)程非常類(lèi)似于傳統(tǒng)監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)中的自動(dòng)超參數(shù)優(yōu)化。
本文將深度介紹 APE：首先將介紹原理、一些可用于生成提示詞的策略以及其它一些相關(guān)技術(shù)。然后會(huì)開(kāi)始上手從頭開(kāi)始編寫(xiě)一個(gè) APE 程序，也就是說(shuō)，這里并不會(huì)使用 DSPy 這樣的軟件庫(kù)。如此一來(lái)，我們將更好地理解 APE 的工作原理，從而更好地利用能幫助我們使用那些實(shí)現(xiàn) APE 的框架。
本教程的代碼已經(jīng)發(fā)布在 GitHub。
地址：https://github.com/marshmellow77/automated-prompt-enginee

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