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Amazon publie le cadre Promptimus, optimisant automatiquement les invites pour les LLM
Cette méthode utilise une stratégie d'optimisation itérative, exploitant un modèle "optimiseur" auxiliaire pour analyser l'interaction entre les prompts et la sortie du modèle, afin d'identifier et d'ajuster automatiquement la clarté des instructions, la sélection d'exemples, et d'autres dimensions.
Dans des tests de référence tels que la raisonnement mathématique (précision GSM8K passant de 78 % à 85 %), les questions de connaissance générale et la génération de code, les prompts optimisés ont amélioré en moyenne leurs performances de 5 % à 15 %.
Ce cadre ne dépend pas d'une architecture LLM ou d'un type de tâche spécifique, il possède une universalité, et évite le sur-optimisation grâce à des termes de régularisation et un mécanisme de validation croisée, garantissant une capacité de généralisation. (Source : InFoQ)