研究：弱模型给强模型重写提示词，零样本性能显著提升
max_paperclips · x · 2026-08-05
这篇论文提出了 PRomPTed 方法，通过在循环中利用 LLM 针对具体实例重写提示词，来优化零样本任务的表现。
- 核心发现：在 13 个数据集和 10 种任务上的测试表明，该方法优于传统的零样本方法和仅优化输出的基线方法。
- 反直觉现象：使用相对较弱的 GPT-3.5 为更强的 GPT-4 重写提示词，效果不仅媲美甚至有时能超越直接使用 GPT-4 作为重写器。
这为降低 API 成本以及使用弱模型监督强模型提供了有价值的参考。
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