伯克利提出并行 GEPA 算法：提示词优化提速 4 倍且缓解过拟合
berkeley_ai · x · 2026-08-06
伯克利 AI 研究人员对进化提示词优化方法 GEPA 进行了升级，提出了 Parallel GEPA。
- 核心改进：打破了传统 GEPA 每次只提出并评估单个候选提示词的串行模式，改为在每一步同时生成并评估一批候选提示词。
- 效率提升：通过并发评估，大幅减少了等待时间，整体优化速度提升了 3 至 4 倍。
- 意外收获：研究发现，多路并行提议不仅跑得快，还能有效降低优化过程中的过拟合现象，使提示词的泛化能力最高提升了 11 个百分点。
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