Minstrel自动生成结构化提示,让AI为AI写提示词的多代理提示生成框架

在人工智能快速发展的今天,如何有效利用大型语言模型(LLMs)成为了一个普遍关注的话题。这是9月份的一篇论文,提出了LangGPT结构化提示框架和Minstrel多代理提示生成系统,为非AI专家使用LLMs提供了强大支持。

对于非人工智能专家来说,构建高质量的提示以充分利用LLMs的能力仍然是一个巨大的挑战。现有的提示工程研究主要集中在总结设计技巧和设计自动优化方法上,但这些方法往往缺乏系统性的设计,导致学习成本高昂,且不利于提示的迭代更新。

为了解决这些问题,论文的作者提出了LangGPT,一个结构化的提示设计框架,以及Minstrel,一个基于多代理协作的结构化提示生成工具。研究的主要目的包括:

  1. 提高提示的泛化能力和可重用性,降低提示设计的学习成本。
  2. 通过多代理协作自动生成高质量的结构化提示。
  3. 验证结构化提示在指导LLMs执行任务时的优越性。

 

https://avoid.overfit.cn/post/8645e12d18e84e26a54d603d9ce38840

posted @   deephub  阅读(24)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
历史上的今天:
2023-09-30 LongLoRA:不需要大量计算资源的情况下增强了预训练语言模型的上下文能力
2022-09-30 贝叶斯回归:使用 PyMC3 实现贝叶斯回归
点击右上角即可分享
微信分享提示