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「ステップ1: 抽象化、ステップ2: 推論」という方法論が分かりづらく感じるのだが「本来の質問の前に、前提条件をユーザーとLLMですり合わせておけ」という理解でよいのかな。
misshiki のブックマーク 2023/10/19 15:14
LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト | AIDB[自然言語処理]「ステップ1: 抽象化、ステップ2: 推論」という方法論が分かりづらく感じるのだが「本来の質問の前に、前提条件をユーザーとLLMですり合わせておけ」という理解でよいのかな。2023/10/19 15:14
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ai-data-base.com2023/10/18
ステップバック・プロンプティングは極めてシンプルで具体的なテクニックながら、CoT(Chain-of-Thought prompting)やTake a Deep Breatheといった既存の手法を凌駕する性能を発揮しています。 参照論文情報 ・...
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「ステップ1: 抽象化、ステップ2: 推論」という方法論が分かりづらく感じるのだが「本来の質問の前に、前提条件をユーザーとLLMですり合わせておけ」という理解でよいのかな。
misshiki のブックマーク 2023/10/19 15:14
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LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト | AIDB
ai-data-base.com2023/10/18
ステップバック・プロンプティングは極めてシンプルで具体的なテクニックながら、CoT(Chain-of-Thought prompting)やTake a Deep Breatheといった既存の手法を凌駕する性能を発揮しています。 参照論文情報 ・...
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