Prompt Optimization Based on Log Data
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内容提要
本研究提出了一种基于内核的离线策略梯度方法,通过用户反馈优化大型语言模型生成个性化句子,显著降低方差并抑制偏差,特别适用于电影推荐描述的生成。
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关键要点
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本研究提出了一种基于内核的离线策略梯度方法。
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该方法通过用户反馈(如点击率)优化大型语言模型生成个性化句子。
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利用生成句子之间的相似性来估计策略梯度,显著降低方差并抑制偏差。
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实验证明该方法在生成电影推荐的个性化描述时特别有效。
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该方法在候选提示数量较大时表现尤为突出。
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