В мире машинного обучения мета-промпт-дизайн становится ключевым инструментом для повышения эффективности больших языковых моделей (LLM). Этот подход включает использование обучающих примеров, отслеживание оптимизационных траекторий и добавление мета-инструкций, которые помогают модели генерировать эффективные, специфичные для задач промпты.
Каждый шаг оптимизации включает выбор нескольких примеров из обучающего набора, что позволяет LLM лучше понимать контекст задачи. Оптимизационная траектория фиксирует предыдущие инструкции и их результаты, что помогает в дальнейшем улучшать качество генерации. Мета-инструкции, в свою очередь, объясняют цели оптимизации и формат необходимых инструкций, что делает процесс более структурированным и понятным.
Эти новшества открывают новые горизонты для применения LLM в различных областях, от математики до сложных задач оптимизации.