加州大学提出 PromptAgent 帮忙我们高效的使用 ChatGPT

本文主要是介绍加州大学提出 PromptAgent 帮忙我们高效的使用 ChatGPT，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本心、输入输出、结果

文章目录

加州大学提出 PromptAgent 帮忙我们高效的使用 ChatGPT
- 前言
- - 加州大学团队提出了可以自动优化 Prompt 的框架 —— PromptAgent
  - - PromptAgent 原理
    - 论文
  - 实例介绍
  - PromptAgent 框架设计
  - PromptAgent 的策略优化过过程
  - PromptAgent 的结果是否具备普适性
  - 弘扬爱国精神

加州大学提出 PromptAgent 帮忙我们高效的使用 ChatGPT

编辑：简简单单 Online zuozuo
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前言

要把大模型用好，必须得研究一下 Prompt 使用技巧，但有时候绞尽脑汁想的 Prompt 却无法获得期望的结果

所以，一个好的 Prompt 的重要性不言而喻，好的 Prompt 工程师新兴职业已经年薪达到了 30 万美元

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加州大学团队提出了可以自动优化 Prompt 的框架 —— PromptAgent

PromptAgent 原理

通过结合大模型的自我反思特点与蒙特卡洛树搜索规划算法，自动迭代检查 Prompt ，发现不足，并根据反馈对其进行改进，寻找通往最优 Prompt 的路径

论文

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论文下载地址

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实例介绍

假设我们想要实现生物医学领域的命名实体识别任务，从句子中提取疾病等实体

Prompt ：从句子中提取疾病或状况

使用 PromptAgent 进行优化

您的任务是提取疾病或疾病情况...请避免包含任何相关元素，如遗传模式（如常染色体显性）、基因或基因座（如PAH）、蛋白质或生物途径。...考虑具体的疾病和更广泛的类别，并记住疾病和情况也可以以常见的缩写或变体形式出现。以以下格式提供识别出的疾病或情况：{entity_1,entity_2,....}。...请注意，“locus”一词应被识别为基因组位置，而不是疾病名称。

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