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A Amazon lança o quadro Promptimus, otimizando automaticamente os prompts de LLM
Este método utiliza uma estratégia de otimização iterativa, aproveitando um modelo auxiliar de "otimizador" para analisar o padrão de interação entre prompts e saídas do modelo, identificando e ajustando automaticamente aspectos como clareza das instruções e seleção de exemplos.
Em testes de referência múltiplos, incluindo raciocínio matemático (precisão GSM8K de 78% para 85%), perguntas de conhecimento geral e geração de código, os prompts otimizados apresentaram uma melhoria média de desempenho de 5% a 15%.
Este framework não depende de uma arquitetura específica de LLM ou tipo de tarefa, possuindo uma abordagem geral, e evita overfitting por meio de termos de regularização e mecanismos de validação cruzada, garantindo capacidade de generalização. (Fonte: InFoQ)