LLM准确率飙升27%！谷歌DeepMind提出全新「后退一步」提示技术

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原标题：LLM准确率飙升27%！谷歌DeepMind提出全新「后退一步」提示技术

关键字：问题,任务,概念,原理,错误

文章来源：新智元

内容字数：7075字

内容摘要：新智元报道编辑：拉燕【新智元导读】谷歌DeepMind全新提示技术「Step-Back Prompting」，让LLM性能拉满！前段时间，谷歌DeepMind提出了一种全新的「Step-Back Prompting」方法，直接让prompt技术变得脑洞大开。简单来说，就是让大语言模型自己把问题抽象化，得到一个更高维度的概念或者原理，再把抽象出来的知识当作工具，推理并得出问题的答案。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06117结果也是非常不错的，在他们用PaLM-2L模型做了实验，证明这种新型的Prompt技巧对某些任务和问题的处理表现极佳。比方说，MMLU物理和化学方面的性能提高了7%，TimeQA提高了27%，MuSiQue则提高了7%。其中MMLU是大规模多任务语言理解测试数据集，TimeOA是时间敏感问题测试数据集，MusiQue则是多跳问答数据集，包含…

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人革命对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。