Decomposed Prompting: A MODULAR APPROACH FOR SOLVING COMPLEX TASKS

本文是LLM系列文章,针对《Decomposed Prompting: A MODULAR APPROACH FOR SOLVING COMPLEX TASKS》的翻译。

分解提示:一种求解复杂任务的模块化方法

  • 摘要
  • [1 引言](#1 引言)
  • [2 相关工作](#2 相关工作)
  • [3 分解提示](#3 分解提示)
  • [4 案例](#4 案例)
  • [5 结论](#5 结论)

摘要

小样本提示是一种使用大型语言模型(LLM)来解决各种任务的强大方法。然而,随着任务复杂性的增加,或者当任务本身的各个推理步骤很难学习时,尤其是当嵌入到更复杂的任务中时,这种方法会很困难。为了解决这一问题,我们提出了分解提示,这是一种通过将复杂任务分解(通过提示)为更简单的子任务来解决复杂任务的新方法,这些子任务可以委托给专用于这些子任务的基于提示的LLM的共享库。这种模块化结构允许每个提示都针对其特定的子任务进行优化,必要时进行进一步分解,甚至可以根据需要轻松地用更有效的提示、经过训练的模型或符号函数替换。

我们表明,分解提示的灵活性和模块性使其在使用GPT-3的小样本提示方面优于先前的工作。在符号推理任务中,我们可以将LLM难以解决的子任务进一步分解为更简单的可解子任务。当复杂性来自输入长度时,我们可以递归地将任务分解为相同的任务,但输入较小。我们还评估了我们在文本多步骤推理任务上的方法:在长上下文多跳QA上,我们可以通过单独的子任务提示更有效地教授子任务;在开放域多跳QA上,我们可以很容易地将符号信息检索模块纳入我们的分解框架中,从而提高这两项任务的性能。

1 引言

2 相关工作

3 分解提示

4 案例

5 结论

我们提出了一种新的方法,分解提示,通过将复杂任务分解为一个由更简单的子任务构建的提示程序,使用小样本提示来解决复杂任务。从软件库中汲取灵感,我们的分解器和共享子任务以模块化的方式设计:它们使用自己的少量提示,允许独立优化每个提示,必要时进一步分解子任务,甚至用符号系统无缝替换它。我们表明,分解提示在四种不同的任务和泛化设置上优于先前的工作,使其成为解决复杂任务的有效的小样本范例。

相关推荐
FIT2CLOUD飞致云15 分钟前
九月月报丨MaxKB在不同规模医疗机构的应用进展汇报
人工智能·开源
阿里云大数据AI技术17 分钟前
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署Qwen3-Next系列模型
人工智能
袁庭新36 分钟前
全球首位AI机器人部长,背负反腐重任
人工智能·aigc
机器之心1 小时前
谁说Scaling Law到头了?新研究:每一步的微小提升会带来指数级增长
人工智能·openai
算家计算1 小时前
AI配音革命!B站最新开源IndexTTS2本地部署教程:精准对口型,情感随心换
人工智能·开源·aigc
量子位1 小时前
马斯克周末血裁xAI 500人
人工智能·ai编程
算家计算1 小时前
OpenAI最强编程模型GPT-5-Codex发布!可独立编程7小时,编程效率提升10倍
人工智能·ai编程·资讯
聚客AI3 小时前
🌟大模型为什么产生幻觉?预训练到推理的漏洞全揭秘
人工智能·llm·掘金·日新计划
Juchecar3 小时前
一文讲清 nn.Sequential 等容器类
人工智能
阿里云云原生4 小时前
如何快速看懂「祖传项目」?Qoder 强势推出新利器
人工智能