Auto-Demo提示技术：批处理提示的突破性创新 | 香港理工大学最新

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点击上方 蓝字 关注我 本文：3000字阅读  8分钟 在AI迅速发展的技术背景下，如何更高效地利用模型资源成为了一个关键问题。批处理提示（Batch Prompting）作为一种同时处理多个相似查询的技术，虽然在提高计算效率方面显示出巨大潜力，但同时也面临着性能下降的挑战。香港理工大学的研究团队提出的Auto-Demo提示技术，为这一问题带来了突破性的解决方案。 图片由修猫创作 研究背景：批处理提示的困境与机遇 现有批处理技术的局限性 传统的批处理提示技术在处理大量输入时面临着两个主要问题： 随着批量大小增加，模型性能显著下降 处理长上下文输入时的效率瓶颈 这些问题的根源在于Transformer架构的自注意力机制，其计算复杂度随输入长度呈二次方增长。现有的解决方案主要集中在批数据排列和多数投票等外部优化方面，而没有从提示设计 ………………………………