AIMPACT informa que los científicos de Amazon han propuesto un marco de trabajo de prompts automatizado llamado Promptimus, que mejora los prompts de LLM de alta calidad sin intervención humana. A través de estrategias de optimización iterativa y análisis de interacción entre prompts y salidas del modelo con un optimizador auxiliar, ajusta automáticamente dimensiones como la claridad de las instrucciones y la selección de ejemplos. Varias métricas de referencia muestran una mejora promedio del 5-15%, donde la inferencia matemática GSM8K pasa del 78% al 85%, abarcando tareas de preguntas de conocimiento general y generación de código. El marco es versátil, no dependiente de arquitecturas específicas de LLM o tareas, y utiliza regularización y validación cruzada para evitar sobreajustes, garantizando la capacidad de generalización.

MeNews

2026-05-21 03:33:07

Generación de resúmenes en curso

AIMPACT Mensaje, 15 de mayo (UTC+8), científicos de Amazon propusieron un marco de trabajo automatizado para la ingeniería de indicaciones llamado Promptimus, que mejora las indicaciones de alta calidad existentes en LLM sin intervención humana.
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 el rendimiento en un 5%-15%.
Este marco no depende de una arquitectura específica de LLM ni de un tipo de tarea, tiene carácter universal y evita la sobreoptimización mediante términos de regularización y mecanismos de validación cruzada, asegurando la capacidad de generalización. (Fuente: InFoQ)

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AutumnTranquility

· hace7h

¿Las preguntas de conocimiento general también pueden aumentar? Entonces, eso indica que no solo se trata de ajustar el formato, sino que realmente se ha trabajado en el nivel de comprensión.

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GateUser-6319729f

· hace10h

El ajuste automático de prompts finalmente ya no requiere hacer alquimia.

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GateUser-9076f8b9

· hace10h

Regularización + validación cruzada para prevenir el sobreajuste, los que hacen ML asienten con la cabeza al leer esto

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GammaRunner

· hace10h

5-15% de mejora promedio en la audición, modest, pero pensemos que esto es una optimización automática zero-shot, ¿cuánto se ahorra en mano de obra?

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IceCreamUnderTheNeonLights

· hace10h

Amazon esta jugada parece ser preparar el camino para su propia AWS Bedrock, un marco general + sin atar arquitectura, no tiene poca ambición

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GateUser-656cc6e4

· hace10h

Espera, ¿es necesario ajustar el propio modelo del optimizador auxiliar? Advertencia de bucle anidado

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PocketValidator

· hace10h

Promptimus, este nombre tiene un toque cibernético, el efecto se ve bastante sólido, un aumento de 7 puntos en GSM8K no es una cantidad pequeña

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