谷歌最新 | 破解Prompt自动优化之迷，DSPy助力示例选择，指令优化独大时代或将终结

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点击上方 蓝字 关注我 本文：7400字阅读19分钟   作为Prompt开发者， 要充分发挥这些模型的潜力，精心设计的提示 (prompts) 至关重要。而 自动提示优化 (Automatic Prompt Optimization ， APO) 应运而生，能够自动化这一过程。 但 APO 并非一个统一的方法，而是主要分为两大阵营： 指令优化 (Instruction Optimization ， IO) 和示例选择 (Exemplar Selection ， ES) 。 长期以来，这两种方法各自发展，鲜有交集。 随着 LLM 指令跟随能力的提升，研究重心逐渐偏向 IO 。 然而，这种偏重是否合理？IO和ES孰优孰劣？二者能否协同增效？带着这些问题，谷歌的研究者们展开了一系列深入探索，揭示了一些令人深思的发现。 01 APO沿革和DSPy的贡献 APO是一个Prompt工程师应该知道的概念，在工业环境部署中具有非常重要的作用，而DSPy作为一种标准化的实现方式，被越来越多的AI应用所采 ………………………………