OpenAI、斯坦福大学提出Meta-Prompting，有效提升语言模型的性能

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原标题：OpenAI、斯坦福大学提出Meta-Prompting，有效提升语言模型的性能
关键字：提示,专家,模型,任务,方法
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：9487字

内容摘要：

夕小瑶科技说原创作者 | 智商掉了一地、Python
为了研究如何提高语言模型的性能，使其更充分有效地输出对于提问的回答，来自斯坦福和 OpenAI 的学者强强联手，通过提出一种名为元提示（meta-prompting）的方法来深入探索。元提示通过让单个语言模型（如 GPT-4）充当控制器和多种专家角色，以实现对各种任务的准确和可靠回复。该方法结合了多个专家模型的优势和多样性，以便更好地解决复杂的任务和问题。
元提示的显著特点之一是其将复杂任务巧妙地分解为各个组件，然后汲取不同专业知识为每个组件提供支持，最终将各个专业领域的输出巧妙地整合在一起。让我们一起来看看究竟什么是元提示，而该方法又有着怎样的表现~
论文题目:Meta-Prompting: Enhancing Language Models with Task-Agnostic Scaffolding
论文链接:https://arxiv.org/abs/2401.12954
元提示（meta-prompting）的核心思想在于使用一个模型来协调和执行多个的提问，然后综合它们的回复以生成最终的答案。
从本质上讲，这

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