文章讨论了如何有效设计提示以提高大型语言模型的输出质量。明确的指令、必要的上下文和设定约束条件是关键。具体化需求可以减少输出变异性,获得更可靠的结果。此外,使用少量示例提示和逐步推理的提示可以进一步提升输出质量。
本论文评估了GPT-4在放射学报告中的表现,发现其在常见放射学任务中表现优秀。GPT-4通过示例提示得到改进,并与监督模型相匹配。错误分析表明,GPT-4在放射学知识方面具备足够水平,但在复杂上下文中偶尔出现错误。总体而言,GPT-4的输出与人工编写相当。
该文介绍了Active-Prompt方法,通过任务特定的示例提示来适应LLMs的不同任务,实验结果表明该方法在8项复杂推理任务中表现优异。
该文介绍了Active-Prompt方法,通过任务特定的示例提示来适应LLMs的不同任务,经验结果表明该方法在8项复杂推理任务中取得了最新成果。
本文介绍了一种新的方法Active-Prompt,通过示例提示适应LLMs的不同任务,并通过选择最不确定的问题进行注释来确定最重要和有帮助的问题。该方法在八项复杂推理任务中取得了最新成果。
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