加州大学提出 PromptAgent 帮忙我们高效的使用 ChatGPT

2023-11-02 01:04

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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PromptAgent 框架设计

PromptAgent 搜索策略使用的是著名的蒙特卡洛树搜索。整体框架如图

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步骤说明

1、给定当前状态(也就是初始prompt),基本模型(gpt-3.5-turbo)从任务数据集获得初始输出,初始输出往往不如人意,需要进一步优化。
2、使用优化器模型(gpt-4)提供错误反馈并给出改进建议。
3、优化后的模型根据反馈更新prompt并过渡到下一个状态。

然后循环进行多次

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PromptAgent 的策略优化过过程

蒙特卡洛树搜索(MCTS)通过逐步构建树状结构来实现策略搜索,其中每个节点表示一个状态,每条边表示状态转移的动作。MCTS执行选择、扩展、模拟和反向传播四步走来迭代搜索。迭代过程在达到预定义的迭代次数后结束,选择最高回报的路径作为最终的 Prompt

步骤

  • 选择
  • 扩展
  • 模拟
  • 反向传播

PromptAgent 使用预设的迭代次数执行上述四个操作,当达到迭代次数后,选择具有最高回报的最佳路径中的最佳节点(即 Prompt )进行最终评估

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PromptAgent 的结果是否具备普适性

PromptAgent 输出的专家级 Prompt 优化,在性能低于 GPT3.5 的模型上,会导致显著的性能下降,作用是负面的,但是在性能高于 GPT3.5 的模型上执行时,可以获得更好的结果

弘扬爱国精神

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