主要观点总结
本文介绍了中国科学院软件研究所、中国科学院计算技术研究所和微软的研究团队联合提出的一种创新的方法——StraGo（Strategic-Guided Optimization），通过战略引导的方式优化提示词，有效减轻提示词漂移问题，同时提高大语言模型的整体性能。文章详细描述了StraGo方法论的三个核心模块：分析器、改进器和优化器，以及其在多个任务上的实验结果和讨论。最后，总结了StraGo的主要贡献和对提示工程和AI产品开发的启示。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
随着大语言模型的应用越来越广泛，提示词优化成为一个关键问题。现有方法存在提示词漂移、效率低下等问题，研究团队因此提出了StraGo方法。
关键观点2: StraGo方法论
StraGo是一种反思型提示优化方法，通过三个核心模块：分析器、改进器和优化器，实现提示词的优化。分析器同时关注成功和失败的案例，获得更全面的优化方向；改进器根据分析器的结果制定具体、可执行的优化策略；优化器则结合分析器的经验和优化器的策略，生成优化后的提示词。
关键观点3: 实验结果
研究团队在多个任务上进行实验，结果表明StraGo在各种任务上都取得了优异的表现，超越了现有的提示优化方法。具体实验结果包括BBH任务、自然语言理解任务、医学领域任务以及工业应用的实验结果对比。
关键观点4: 优势与创新点
StraGo的优势在于其平衡的反思机制、具体可执行的策略、灵活的优化过程以及强大的泛化能力。创新点在于结合了平衡的反思机制和策略指导，有效解决了提示词漂移问题，提高了大语言模型的整体效能。
关键观点5: 对提示工程和AI产品开发的启示
StraGo的成功为提示工程领域提供了新的研究方向，强调了策略引导和平衡反思的重要性。同时，对AI产品开发也有启示，如平衡分析的重要性、具体策略的价值、领域知识的整合、效率与性能的权衡以及快速迭代的重要性。
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点击上方 蓝字 关注我 本文：4800字阅读 12分钟 如果您时间有限，可以听一下本篇文章的对话播客Podcast 批量运行过提示词的朋友都遇到过这样的情况， 新生成的提示词在解决某些失败案例的同时，对之前成功的案例产生负面影响 ， 这是提示词漂移（prompt drifting）问题导致的。 捏扣子、元宝或者写一些Workflow时，准确度波动，流程运行过程中的偏差级联现象都和这个提示词漂移有关。 在这一背景下，中国科学院软件研究所、中国科学院计算技术研究所和微软的研究团队联合提出了一种创新的方法——StraGo（Strategic-Guided Optimization）。StraGo通过战略引导的方式优化提示词，有效减轻提示词漂移问题，同时提高大语言模型的整体性能。仅凭提示词提高LLM推理准确性和一致性您也可以看一下《 用这条Prompt构建CoT+PoT验证器评估LLM输出，显著提高LLM推
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