分治算法 - AI在线

当prompt策略遇上分治算法，南加大、微软让大模型炼成「火眼金睛」

近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。然而，在处理涉及重复子任务和 / 或含有欺骗性内容的任务（例如算术计算和段落级别长度的虚假新闻检测）时，现有的提示策略要么受限于表达能力不足，要么会受到幻觉引发的中间错误的影响。为了使 LLM 更好地分辨并尽可能避免这种中间错误，来自南加州大学、微软的研究者提出了一种基于分治算法的提示