Le cadre « Meta-Prompting » créé conjointement par OpenAI et l'Université de Stanford a permis des progrès révolutionnaires dans l'amélioration de la précision des grands modèles de langage (tels que GPT-4). Le cadre décompose intelligemment les tâches complexes en plusieurs sous-tâches et les complète en sélectionnant et en coordonnant des modèles experts appropriés, générant finalement des réponses plus précises et plus fiables. Cela comprend des modules de réflexion critique et de validation pour garantir la qualité du résultat. Cet article expliquera en détail les fonctions de base et les avantages du framework Meta-Prompting.
OpenAI a collaboré avec l'Université de Stanford pour lancer le framework « Meta-Prompting », qui peut améliorer considérablement la précision du contenu de grands modèles tels que GPT-4. Ce cadre sélectionne des modèles experts appropriés via le modèle de commande et coordonne leur coopération pour décomposer des tâches complexes en sous-tâches et générer des réponses plus précises. META dispose également d'un module de critique et de vérification pour garantir l'exactitude et la fiabilité du contenu de sortie.L'émergence du framework Meta-Prompting marque une nouvelle direction pour améliorer la précision des grands modèles de langage. Ses avantages dans le traitement de tâches complexes méritent d'être attendus. Il pourrait être largement utilisé dans divers domaines à l'avenir pour promouvoir davantage le développement de. technologie de l'intelligence artificielle.