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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''自提示调整的提出'''：作者提出了[[自提示调整]]（self-prompt tuning）这一新方法，使[[大型语言模型]]（LLMs）能够通过微调自动生成[[角色扮演提示]]（role-play prompts），从而实现自动化的角色扮演提示策略。
# '''LIMA-Role数据集的构建'''：利用[[GPT-4]]对[[LIMA]]数据集中的每个数据点进行角色扮演提示的注释，创建了[[LIMA-Role]]数据集，并在此基础上对LLMs如[[Llama-2-7B]]和[[Mistral-7B]]进行了微调。
# '''自提示调整LLMs的有效性'''：通过在8个传统的[[自然语言处理]]（NLP）基准测试和开放式问题测试上的广泛评估，实验结果表明，自提示调整的LLMs在大多数数据集上的表现超过了标准指令调整的基线模型。
# '''自提示调整的潜力'''：研究表明，利用微调使LLMs能够自我提示，从而自动化复杂的提示策略，具有巨大的潜力。作者还发布了数据集、模型和代码，以促进未来在自动化更高级提示技术方面的进一步探索。