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Amazon lanza el marco Promptimus, optimización automática de indicaciones para LLM
El método utiliza una estrategia de optimización iterativa, aprovechando un modelo auxiliar de "optimizador" para analizar la interacción entre las indicaciones y las salidas del modelo, identificando y ajustando automáticamente aspectos como la claridad de las instrucciones y la selección de ejemplos.
En pruebas de referencia en razonamiento matemático (la precisión en GSM8K aumentó del 78% al 85%), preguntas de conocimiento general y generación de código, las indicaciones optimizadas mejoraron en promedio un 5%-15% en rendimiento.
Este marco no depende de arquitecturas específicas de LLM ni de tipos de tareas, lo que le confiere versatilidad, y evita el sobreajuste mediante términos de regularización y mecanismos de validación cruzada, asegurando la capacidad de generalización. (Fuente: InFoQ)