WikiEdge:ArXiv-2401.14423：修订间差异
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2401.14423v4 | *'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2401.14423v4 | ||
'''摘要'''：提示设计和工程已迅速成为最大化大型语言模型潜力的关键。在本文中，我们介绍了核心概念，如链式思考和反思等高级技术，以及构建基于LLM的代理的原则。最后，我们提供了提示工程师的工具调查。 | '''摘要'''：提示设计和工程已迅速成为最大化大型语言模型潜力的关键。在本文中，我们介绍了核心概念，如链式思考和反思等高级技术，以及构建基于LLM的代理的原则。最后，我们提供了提示工程师的工具调查。 | ||
== 问题与动机 == | |||
作者面对的研究问题包括： | |||
* 如何设计有效的[[提示（prompt）]]来最大化[[大型语言模型（LLMs）]]的潜力？ | |||
* 如何通过高级提示技术如“[[思维链（Chain-of-Thought）]]”和“[[反思（Reflection）]]”提升LLMs的性能？ | |||
* 如何构建基于LLMs的[[智能代理]]，并理解其背后的原理？ | |||
* 如何通过工具来支持[[提示工程师]]的工作？ | |||
* LLMs在处理复杂问题时存在哪些限制，如何通过高级提示设计技巧来克服这些限制？ | |||
* 如何通过自动化的[[提示工程（APE）]]提高提示设计的效率和准确性？ | |||
* 如何利用[[检索增强生成（RAG）]]技术来扩展LLMs，以访问实时或特定领域的信息？ | |||
* 如何通过工具和框架来增强LLMs的功能和应用范围？ | |||
2024年9月25日 (三) 08:33的版本
- 标题：Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods
- 中文标题：提示设计与工程：介绍和高级方法
- 发布日期：2024-01-24 06:20:18+00:00
- 作者：Xavier Amatriain
- 分类：cs.SE, cs.LG
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2401.14423v4
摘要：提示设计和工程已迅速成为最大化大型语言模型潜力的关键。在本文中，我们介绍了核心概念，如链式思考和反思等高级技术，以及构建基于LLM的代理的原则。最后，我们提供了提示工程师的工具调查。
问题与动机
作者面对的研究问题包括：
- 如何设计有效的提示（prompt）来最大化大型语言模型（LLMs）的潜力？
- 如何通过高级提示技术如“思维链（Chain-of-Thought）”和“反思（Reflection）”提升LLMs的性能？
- 如何构建基于LLMs的智能代理，并理解其背后的原理？
- 如何通过工具来支持提示工程师的工作？
- LLMs在处理复杂问题时存在哪些限制，如何通过高级提示设计技巧来克服这些限制？
- 如何通过自动化的提示工程（APE）提高提示设计的效率和准确性？
- 如何利用检索增强生成（RAG）技术来扩展LLMs，以访问实时或特定领域的信息？
- 如何通过工具和框架来增强LLMs的功能和应用范围？