Exploring Prompt Optimization

Exploring Prompt Optimization

摘要

在LLM提示优化中,"claude-sonnet"模型表现最佳,特别是在模型缺乏领域知识的任务中,优化能显著提高准确性。五种方法被评估,进化优化和梯度提示表现优异。数据集设置了明确的验证标准,优化效果可证实。提示优化被视为长期记忆的一种形式,能直接在提示中存储关键行为模式。结果表明,提示优化是提高LLM应用性能的有效工具,但非万能,需要结合其他策略使用。