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比较出佳：检索增强对比推理用于自动提示优化

Created by
  • Haebom

作者

李柱贤、徐元德、安贤振、李承贤、布毅

大纲

本文提出了对比推理提示优化 (CRPO)，这是一个用于大规模语言模型 (LLM) 中提示优化的全新框架。CRPO 利用 LLM 固有的推理能力，通过基于对比样本的检索增强推理过程来优化提示。我们使用 HelpSteer2 数据集比较高质量和低质量的提示-响应对，并允许 LLM 通过分层对比推理和多指标对比推理来改进其提示。实验结果表明，CRPO 的表现优于现有方法。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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提出了一种利用 LLM 推理能力的新型快速优化方法。
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通过对比示例学习实现更稳健、更可解释的优化。
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通过使用 HelpSteer2 数据集的实验进行性能验证。
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检索增强推理的有效应用促进优化
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Limitations：
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HelpSteer2 数据集依赖项
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可能缺乏对分层/多度量对比推理的详细实现的进一步解释
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需要验证对其他 LLM 模型和数据集的通用性。
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