Noticias IBL | Nueva York
Internet está repleto de guÃas de ingenierÃa rápida, hojas de referencia y hilos de consejos para ayudarle a aprovechar al máximo un LLM.
Sin embargo, nuevo La investigación sugiere que la ingenierÃa rápida la realiza mejor el modelo en sÃ, y no un ingeniero humano, escribió Dina Genkin. en IEEE Spectrum.
Como consecuencia , muchos trabajos de ingenierÃa rápida pueden desaparecer.
Algunos investigadores encontraron cuán impredecible es el desempeño del LLM en respuesta a técnicas de estimulación.
Por ejemplo, pedir a los modelos que expliquen su razonamiento paso a paso: una técnica llamada cadena de pensamiento—mejora su rendimiento en una variedad de preguntas de matemáticas y lógica. Hay una sorprendente falta de coherencia.
Recientemente, nuevas herramientas han sido desarrollado para automatizar este proceso.
Dados algunos Con ejemplos y una métrica de éxito cuantitativa, estas herramientas encontrarán de forma iterativa la frase óptima para incorporar al LLM.
Los investigadores descubrieron que En casi todos los casos, este mensaje generado automáticamente funcionó mejor que el mejor mensaje encontrado mediante prueba y error, y el proceso fue mucho más rápido, un par de horas en lugar de varios dÃas de búsqueda.
