电子商业网站建设步骤,可以自己设计logo的软件,做视频广告在哪个网站能够赚钱,网站建设捌金手指下拉二五本心、输入输出、结果 文章目录 DeepMind 推出 OPRO 技术#xff0c;可用于优化 ChatGPT 提示前言消息摘要OPRO的工作原理DeepMind的研究相关链接花有重开日#xff0c;人无再少年实践是检验真理的唯一标准 DeepMind 推出 OPRO 技术#xff0c;可用于优化 ChatGPT 提示 编辑… 本心、输入输出、结果 文章目录 DeepMind 推出 OPRO 技术可用于优化 ChatGPT 提示前言消息摘要OPRO的工作原理DeepMind的研究相关链接花有重开日人无再少年实践是检验真理的唯一标准 DeepMind 推出 OPRO 技术可用于优化 ChatGPT 提示 编辑简简单单 Online zuozuo 地址https://blog.csdn.net/qq_15071263 个人简介 : 简简单单Online zuozuo目前主要从事 Java 相关工作商业方向为 B、G 端主要使用Java、Python 进行日常开发喜欢探索各个方面的内容对很多的方向、内容感兴趣 目前对 AIGC、云计算、物联网方向感兴趣 未闻万里蓬莱而窥先圣遗智。故以此生筑梦奔而逐之;以泰山之伟攀而登之;以静雅素心处 世为人。
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前言
DeepMind 推出 OPRO 技术可用于优化 ChatGPT 提示
DeepMind 推出 OPRO 技术可用于优化 ChatGPT 提示 消息摘要 OPRO优化通过提示是由Google DeepMind开发的强大方法利用大型语言模型(LLM)作为其自身提示的优化器。 OPRO通过使用LLM作为优化器以自然语言描述的方式解决问题从而改进提示的性能特别适用于梯度不容易获取的提示优化问题。 DeepMind在线性回归和“旅行推销员问题”等数学优化问题上测试了OPRO并展示了在优化LLM如ChatGPT和PaLM上的潜在效果。
Google DeepMind推出了一项名为“优化通过提示OPRO”的技术将大型语言模型(LLM)作为其自身提示的优化器。该方法旨在通过自然语言描述问题指导LLM生成和改进解决方案从而提高提示性能。 OPRO的工作原理
OPRO的工作方式相对简单使用LLM作为优化器但与使用数学公式不同它采用自然语言描述优化问题指导LLM迭代生成和改进解决方案。这对于提示优化等问题特别有用因为在这些情况下梯度不容易获取。
该技术以“元提示”作为输入由任务的自然语言描述以及一些问题和解决方案的示例组成。在优化过程中LLM基于问题描述和元提示中的先前解决方案生成候选解决方案。然后OPRO评估这些候选解决方案的结果并将它们与其质量得分一起添加到元提示中。这个过程重复进行直到模型不再提出具有改进得分的新解决方案
LLM作为优化器的一个关键优势是它们能够处理自然语言指令这使用户能够描述优化任务而无需形式规范。例如用户可以指定“准确性”等度量标准同时提供其他指令如要求模型提供简洁且普遍适用的解决方案。 OPRO还充分利用了LLM对上下文模式的识别能力通过在元提示中包含的示例来识别优化轨迹。这一方面是OPRO的核心魔力因为LLM将语言视为数字令牌可以发现人类观察不到的模式。
DeepMind在线性回归和“旅行推销员问题”等两个著名的数学优化问题上测试了OPRO并展示了在这些情况下的有望结果。然而OPRO的真正潜力在于优化LLM的使用如ChatGPT和PaLM DeepMind的研究
DeepMind的研究显示OPRO可以引导LLM优化其自身提示即找到最大化特定任务响应准确性的提示。例如为了发现解决词数学问题的最佳提示一个“优化器LLM”被给予一个包含指令和示例的元提示其中包含优化提示的占位符。模型生成一组不同的优化提示并将它们传递给一个“评分LLM”该LLM在问题示例上测试它们并评估结果。最佳提示及其分数被添加到元提示的开头然后重复这个过程。
研究人员使用PaLM和GPT系列的多个LLM对该技术进行了评估根据实验所有模型都能通过迭代优化提高生成提示的性能。
虽然DeepMind尚未发布OPRO的代码但该技术的概念直观且简单可以在几小时内创建一个自定义实现。这里分享一个由LlamaIndex制作的使用OPRO增强LLM在检索增强生成RAG任务上性能的逐步指南感兴趣的可以访问阅读。
OPRO是利用LLM优化其性能的多种技术之一这一领域正在积极探索各种主题包括越狱和红队行动研究人员正在不断释放大型语言模型的全部潜力 相关链接
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