Kerangka kerja "Meta-Prompting" yang dibuat bersama oleh OpenAI dan Universitas Stanford telah membawa kemajuan terobosan dalam meningkatkan akurasi model bahasa besar (seperti GPT-4). Kerangka kerja ini secara cerdik menguraikan tugas-tugas kompleks menjadi beberapa subtugas dan menyelesaikannya dengan memilih dan mengoordinasikan model pakar yang sesuai, sehingga pada akhirnya menghasilkan jawaban yang lebih akurat dan andal. Ini mencakup modul pemikiran kritis dan validasi untuk memastikan kualitas keluaran. Artikel ini akan menjelaskan secara detail fungsi inti dan kelebihan framework Meta-Prompting.
OpenAI berkolaborasi dengan Universitas Stanford meluncurkan kerangka kerja "Meta-Prompting", yang secara signifikan dapat meningkatkan akurasi konten model besar seperti GPT-4. Kerangka kerja ini memilih model pakar yang sesuai melalui model perintah dan mengoordinasikan kerja sama mereka untuk menguraikan tugas-tugas kompleks menjadi subtugas dan menghasilkan jawaban yang lebih akurat. META juga memiliki modul kritik dan verifikasi untuk memastikan keakuratan dan keandalan konten keluaran.Munculnya kerangka Meta-Prompting menandai arah baru untuk meningkatkan keakuratan model bahasa besar. Keunggulannya dalam pemrosesan tugas yang kompleks patut dinantikan. Ini mungkin digunakan secara luas di berbagai bidang di masa depan untuk lebih mendorong pengembangan teknologi kecerdasan buatan.