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不仅仅是演示，教我原理：一种基于原理的多代理提示策略用于文本分类
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于原理的多代理提示策略，用于文本分类。该方法通过多个大型语言模型独立生成候选原理并合并结果，显著提升了分类性能，优于传统提示技术，降低了推理成本并提高了分类精度。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于原理的多代理提示策略，用于文本分类。
- 该方法通过多个大型语言模型独立生成候选原理，并通过最终代理合并结果。
- 实验结果显示，该方法在多个数据集上优于传统零-shot 提示技术和手工设计的原理。
- 此方法显著提高了分类任务的性能，降低了推理成本，并提升了模型的分类精度。
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