AIMPACT メッセージ、5 月 15 日（UTC+8）、アマゾンの科学者たちはPromptimusと呼ばれる自動化されたプロンプトエンジニアリングフレームワークを提案しました。これにより、人工の介入なしに既存の高品質なLLMプロンプトを改善できます。この方法は反復最適化戦略を通じて、補助「オプティマイザー」モデルを利用してプロンプトとモデル出力の相互作用パターンを分析し、指示の明確さや例の選択などの側面を自動的に識別・調整します。数学的推論（GSM8Kの正確率が78%から85%に向上）、常識質問応答、コード生成などの複数のベンチマークテストで、最適化されたプロンプトの平均性能は5%〜15%向上しました。このフレームワークは特定のLLMアーキテクチャやタスクタイプに依存せず、汎用性を持ち、正則化項や交差検証メカニズムを通じて過剰最適化を防ぎ、一般化能力を確保します。（出典：InFoQ）
アマゾンがPromptimusフレームワークを発表、LLMのプロンプトを自動最適化
汎用フレームワーク＋アーキテクチャに縛られない設計、野心的だ。