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重新审视 OPRO：小规模语言模型作为优化器的局限性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过使用LLMs作为优化器，Optimization by PROmpting (OPRO)方法在小规模LLMs上展现了有限的有效性。未来的自动提示工程应考虑模型能力和计算成本，并使用明确概述目标和方法的直接指令作为鲁棒的提示基准，以确保高效有效的提示工程。
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关键要点
- 通过使用LLMs作为优化器，找到最大化任务准确性的指令。
- Optimization by PROmpting (OPRO)方法在小规模LLMs上展现了有限的有效性。
- 未来的自动提示工程应考虑模型能力和计算成本。
- 应使用明确概述目标和方法的直接指令作为鲁棒的提示基准。
- 确保高效有效的提示工程是正在进行的研究的目标。
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