元提示：用任务无关的支架增强语言模型
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入元提示技术，将单个语言模型转变为多面手指挥者，通过高级指示将复杂任务分解为可管理的子任务，从而提高语言模型的综合性能。元提示方法的任务无关性大大简化了用户交互，而与 Python 解释器等外部工具的无缝集成扩展了其适用性和实用性。在 GPT-4 上进行的实验表明，相比传统的支架方法，使用元提示技术在所有任务上平均效果提高了 17.1%，动态支架方法提高了...
该论文介绍了一种名为“元提示”的新技术，它在大型语言模型、多模态基础模型和人工智能系统中具有重要应用。该技术基于类型理论和范畴论，注重信息的结构和语法，提供了一种超越传统方法的框架。论文详细阐述了“元提示”的定义，并展示了它在不同人工智能应用中的优势。此外，论文还将“元提示”扩展到复杂推理领域，并将其推广到多模态基础模型设置中。该技术有望处理复杂多方面的数据。
