LLM最全「怪癖」首曝光！马里兰OpenAI等30+学者祭出75页提示报告

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原标题：LLM最全「怪癖」首曝光！马里兰OpenAI等30+学者祭出75页提示报告
关键字：提示,报告,模型,问题,技术
文章来源：新智元
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新智元报道编辑：编辑部
【新智元导读】大语言模型提示中，竟有不少「怪癖」：重复某些内容，准确性就大大提高；人名变匿名，准确性就大大下降。最近，马里兰OpenAI等机构的30多位研究者，首次对LLM的提示技术进行了大规模系统研究，并发布75页详尽报告。大语言模型提示的「怪异世界」，首次如此详尽地被暴露在我们眼前。
最近，来自马里兰大学、OpenAI、斯坦福、微软等12所机构的30多名研究者，首次对LLM的提示技术进行了大规模的系统研究，并发布了一份长达75页的详尽报告。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.06608如今，提示已经无处不在，然而在整个生成式AI行业，仍然缺乏对已出现的数百种技术系统和彻底的调查。
在这项工作中，研究者通过结合人工和AI的力量，从arXiv、Semantic Scholar和ACL数据库中处理了4,797条记录，并通过PRISMA审查过程筛选出1,565篇相关论文。
由此，他们得到一种分类法，建立了包含33个术语的综合词汇表，一个包含58种文本提示技术的分类体系，以及40种其他模态的提示技术等。
这篇有史以来最全的提示技术报告，

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