プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』 | AIDB

関連研究 ■GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト ■LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト ■LLMに自身のハルシネーション（幻覚）を「自覚」させ、減らす方法 従来の課題 手作りのプロンプト戦略 現在、プロンプトエンジニアリングの分野で広く用いられているChain-of-Thought（CoT）やその派生テクニックは、基本的には手作りです。特定のタスクや問題に対して最適なプロンプトを設計する際に、人の専門家が手動でプロンプトを生成しています。 自動化の必要性 手作りのアプローチは効果的である場合も多いですが、スケーラビリティに欠けるという問題があります。大規模言語モデル（LLM）が多様なタスクで使用される現代においては、プロン

[T-norf]

プロンプト(文章)もDNAと同じ1次元データなので、GAやりたくなるのは分かるけど、プロンプトのバリエーションもLLMに考えさせた方が効率的な気がする

[kunricky]

AI活用の次の一手？

[hhungry]

プロンプトなんてLLMがお得意の学習でよしなに最適化してくやろ

[misshiki]

“DeepMindによる最新の研究で、プロンプトエンジニアリングの新たな手法が発表されました。その手法は遺伝的アルゴリズムを用いてプロンプトを最適化するもので『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』と名付け”

[so-apps]

論文は読んでないが、電力いっぱい使いそうなイメージ。

[keint]

GA以外の方法もありそうだが・・・

[poad1010]

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