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原标题:Prompt工程师要下岗了!北大发布Prompt自动增强系统PAS,超越SOTA
关键字:模型,数据,系统,本文,百分点
文章来源:夕小瑶科技说
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内容摘要:
夕小瑶科技说 原创作者 | Axe_越The ultimate promise of technology is to make us master of a world that we command by the push of a button (技术的终极承诺是让我们通过按一个按钮就能指挥世界成为其主人)
—— Volker Grassmuck
自大模型(Large Language Model,LLM)诞生以来,Prompt工程,即通过不断调整给予大模型的指令以优化大模型生成结果,开始成为模型调参以外的又一大“炼丹”事业。“Prompt工程师”这一功能角色也应运而生。
然而,正如充满玄学与不确定性色彩的“炼丹”,哪怕最熟练的“Prompt工程师”也很难保证调试出最优的Prompt,而这就限制了大模型实际落地的效果。为了解决这个痛点,来自北大的团队提出了一套“即插即用”的Prompt自动增强系统,即使对比当前的Sota方案也实现了超过6个百分点的效果提升,可以说在充分挖掘大模型潜力的同时,也真正实现了“全自动化”效果,非常之炫酷。
论文标题:PAS: Data-Efficien
原文链接:Prompt工程师要下岗了!北大发布Prompt自动增强系统PAS,超越SOTA
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文章来源:夕小瑶科技说
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作者简介:专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员,覆盖500多家海内外机构投资人,互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂,兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作:zym5189