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大型语言模型作为优化器
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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
本文介绍了一种名为OPRO的优化方法，利用大型语言模型作为优化器，通过自然语言描述优化任务。作者展示了OPRO在线性回归和旅行商问题上的应用，并通过实验证明OPRO通过优化提示的方式胜过人工设计的提示，在GSM8K上提高了最多8％，在Big-Bench Hard任务上提高了最多50％。
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关键要点
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提出了一种名为OPRO的优化方法，利用大型语言模型作为优化器。
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通过自然语言描述优化任务。
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OPRO在线性回归和旅行商问题上进行了应用。
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目标是找到最大化任务准确性的指令。
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OPRO通过优化提示的方式胜过人工设计的提示。
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在GSM8K上提高了最多8%。
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在Big-Bench Hard任务上提高了最多50%。
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