主要观点总结
本文介绍了机器之心AIxiv专栏及其报道内容，涵盖了全球高校和企业顶级实验室的学术、技术内容，并强调了优秀内容投稿的欢迎。同时，介绍了关于大语言模型中提示词工程的重要性及挑战，特别是PAS自动提示工程系统的突破性功能和应用。文章还详细描述了PAS系统的训练方法和实验结果的展示。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏介绍及内容概述
该专栏用于发布学术、技术内容，数年来报道了2000多篇内容，促进了学术交流与传播。欢迎优秀内容投稿。
关键观点2: 大语言模型中提示词工程的重要性及挑战
提示词工程在大语言模型中扮演着至关重要的角色，能够显著提升模型的性能和适应性。然而，设计有效的提示词具有挑战性，需要大量学习和实践。
关键观点3: PAS自动提示工程系统的功能与应用
PAS系统通过设计高质量的自动提示数据集、少样本学习和数据筛选等方法，实现了简洁有效的自动提示工程。在多个基准测试中，PAS的表现远超既有模型，具有优异表现。
关键观点4: PAS系统的训练方法
PAS系统的训练主要分为三步：构建高质量问题数据集、补充提示工程数据、微调自动提示模型。
关键观点5: PAS系统的实验结果与优势
PAS系统在人工评测和机器评测中均表现出卓越的性能，与先前的SOTA模型相比，展现出更高的胜率和更强的适应性。此外，PAS还具有计算效率高的优势。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 论文共同第一作者郑淼，来自于周泽南领导的百川对齐团队，毕业于北京大学，研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等，曾主导MMFlow等开源项目。共同第一作者梁昊，北京大学前沿交叉学科研究院博士生，研究方向为大模型数据侧，指导老师为张文涛教授。北大-百川智能AI系统联合实验室成立于2024年1月，旨在围绕人工智能模型系统的全技术流程，研究科学和系统的数据生成和质量评估策略、大模型训练和推理加速等重要问题。联合实验室由北京大学博
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