2.6 自动提示工程师（APE）

图片来源：Zhou等人，（2022）(opens in a new tab)
Zhou等人，（2022）(opens in a new tab) 提出了自动提示工程师（APE），这是一个用于自动指令生成和选择的框架。指令生成问题被构建为自然语言合成问题，使用LLMs作为黑盒优化问题的解决方案来生成和搜索候选解。
第一步涉及一个大型语言模型（作为推理模型），该模型接收输出演示以生成任务的指令候选项。这些候选解将指导搜索过程。使用目标模型执行指令，然后根据计算的评估分数选择最合适的指令。
APE发现了一个比人工设计的“让我们一步一步地思考”提示更好的零样本CoT提示（Kojima等人，2022(opens in a new tab)）。
提示“让我们一步一步地解决这个问题，以确保我们有正确的答案。”引发了思维链的推理，并提高了MultiArith和GSM8K基准测试的性能：

图片来源：Zhou等人，（2022）(opens in a new tab)
本文涉及与提示工程相关的重要主题，即自动优化提示的想法。虽然我们在本指南中没有深入探讨这个主题，但如果您对此主题感兴趣，以下是一些关键论文：

• AutoPrompt(opens in a new tab) - 提出了一种基于梯度引导搜索的方法，用于自动创建各种任务的提示。
• Prefix Tuning(opens in a new tab) - 是一种轻量级的fine-tuning替代方案，为NLG任务添加可训练的连续前缀。
• Prompt Tuning(opens in a new tab) - 提出了一种通过反向传播学习软提示的机制。