A estrutura "Meta-Prompting" criada conjuntamente pela OpenAI e pela Universidade de Stanford trouxe um progresso revolucionário na melhoria da precisão de grandes modelos de linguagem (como o GPT-4). A estrutura decompõe de forma inteligente tarefas complexas em múltiplas subtarefas e as completa selecionando e coordenando modelos especializados apropriados, gerando respostas mais precisas e confiáveis. Isso inclui pensamento crítico e módulos de validação para garantir a qualidade do resultado. Este artigo explicará em detalhes as principais funções e vantagens da estrutura Meta-Prompting.
A OpenAI colaborou com a Universidade de Stanford para lançar a estrutura "Meta-Prompting", que pode melhorar significativamente a precisão do conteúdo de modelos grandes, como o GPT-4. Esta estrutura seleciona modelos especialistas apropriados através do modelo de comando e coordena sua cooperação para decompor tarefas complexas em subtarefas e gerar respostas mais precisas. O META também possui um módulo de crítica e verificação para garantir a precisão e confiabilidade do conteúdo de saída.O surgimento da estrutura Meta-Prompting marca uma nova direção para melhorar a precisão de grandes modelos de linguagem. Vale a pena esperar por suas vantagens no processamento de tarefas complexas. Ela pode ser amplamente utilizada em vários campos no futuro para promover ainda mais o desenvolvimento de. tecnologia de inteligência artificial.