在今天的文章中，我们将深入探讨Cohere的Prompt Tuner。这是一款在你指尖的提示优化工具，至少这是他们所宣称的。Prompt Tuner的主要理念是，它提供了一种最简化、最标准化的方式来生成你所需要的提示。而最棒的部分是，你不需要成为提示专家，也不需要花费数周的时间来试验各种提示，你就能获得标准化的提示。这真的非常惊人。
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什么是Prompt Tuner？
Prompt Tuner是一个专门用于优化提示的工具。根据他们的说法，AI工程师大约花费20%到30%的时间在提示工程和微调提示上，而这个工具能够帮助他们节省这些时间，并以72%到95%的准确率获得更好的提示。这个工具的核心思想是：首先创建一个初始提示，定义一些成功标准，然后获得优化后的提示。
如何使用Prompt Tuner？
接下来，我们来看看如何实际使用这个工具。首先，登录到Cohere的网站。我已经注册并登陆了这个仪表板，所以我不需要再次注册。如果你还没有注册，你可能需要先完成这个步骤。在仪表板上，我们会看到不同的选项，点击Prompt Tuner。
进入Prompt Tuner后，你会看到一个非常漂亮的用户界面。我们选择要使用的模型，添加必要的文档和其他标准，然后输入初始提示。模型会进行试验和优化，最后生成一个优化后的提示。
在提示中，你需要用美元符号和大括号包裹一些变量。例如，我正在编写一个提示，要求生成一个基于给定上下文的编程概念的问答结构提示。你可以添加一些额外的文档，然后开始优化。
Prompt Tuner的架构
Prompt Tuner的架构大致如下：你有一个初始提示模板，一个生成模型，生成一些完成提示，然后用一些评价标准进行评估，自动评分并生成新的提示模板，不断重复这个过程，直到获得优化后的提示。
更详细地说，它有一个目标模型，根据初始提示为每个完全渲染的提示生成完成提示，然后使用Prompt Tuner根据一些标准进行评估，生成改进后的提示，并不断迭代。
性能表现
根据他们的报告，Prompt Tuner在某些标准上取得了11.5%的改进，中位数改进为7.7%。例如，在SQL提示的自然语言SQL实体提取中，从初始得分73%提升到优化后的93%。他们展示了一个文档，通过传递描述、JSON和其他信息，生成优化后的提示，使模型更容易理解。
局限性
尽管理论上看起来非常有前景，但这个工具也有一些局限性。
- 多模态性：他们没有讨论多模态性的问题。例如，如果你想为图像数据生成提示，是否可以使用这个工具？它是否只适用于文本？
- 模型训练：他们没有详细说明模型是如何训练的，使用了哪些类型的数据。
- 模型无关性：生成的提示是否在其他模型上也表现良好？例如ChatGPT、GPT-4、GPT-4 Omni或其他模型如LLaMA和Mistral？
尽管这些问题可能需要进一步的实验和验证，但Prompt Tuner仍然是一个非常有潜力的工具。
结论
总的来说，Cohere的Prompt Tuner为提示优化提供了一个简化而标准化的解决方案。我们讨论了它的工作原理、架构、性能和一些局限性。希望你们觉得这篇文章有用。如果你们喜欢这个内容，请记得关注我的专栏，我会继续制作类似的文章。
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