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成本-aware 提示优化
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内容提要
本研究提出了一种名为CAPO的算法，旨在降低大型语言模型提示优化的成本。CAPO利用自动机器学习技术提高效率，实验结果表明其在多个数据集和场景中优于现有方法，性能显著提升。
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关键要点
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本研究提出了一种名为CAPO的算法，旨在降低大型语言模型提示优化的成本。
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CAPO利用自动机器学习技术提高效率。
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实验结果表明CAPO在多个数据集和场景中优于现有方法。
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CAPO在11个场景中表现优于当前最先进的离散提示优化方法。
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CAPO显著提升了性能，并在成本和提示长度方面更加优化。
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