主要观点总结
本文介绍了LLM Prompt Recovery赛题的相关内容，包括赛题类型、背景、任务、数据集、评价指标、时间轴以及各参赛队伍的解决方案。
关键观点总结
关键观点1: 赛题名称和类型
赛题为LLM Prompt Recovery，属于大语言模型赛题。
关键观点2: 赛题背景
随着NLP工作流程中越来越多地涉及重写文本，对于如何有效使用LLM仍有很多需要学习的地方。本次竞赛旨在以新颖的方式深入研究这个问题。
关键观点3: 赛题任务
恢复用于重写给定文本的大模型提示。参赛选手将对包含原始文本的数据集进行测试，每个文本都与来自Google新开放模型系列Gemma的重写版本配对。
关键观点4: 评价指标
使用sentence-t5-base计算嵌入向量，使用锐化余弦相似度（使用指数3）计算分数。每个预测/预期对的分数用于衡量提交答案的质量。
关键观点5: 优胜方案介绍
介绍了排名靠前的几支队伍的主要方法和策略，包括使用不同的语言模型、优化提示词、暴力优化嵌入模型等。
文章预览
赛题名称：LLM Prompt Recovery 赛题任务：恢复大模型的提示词 赛题类型：大语言模型 赛题链接👇： https://www.kaggle.com/competitions/llm-prompt-recovery unset unset 赛题背景 unset unset NLP 工作流程越来越多地涉及重写文本，但关于如何有效使用LLM仍有很多东西需要学习。这次机器学习竞赛旨在以一种新颖的方式深入研究这个问题。 本次比赛的挑战是恢复用于重写给定文本的 LLM 提示。参赛选手将针对包含 1300 多个原始文本的数据集进行测试，每个文本都与来自 Google 新开放模型系列 Gemma 的重写版本配对。 unset unset 赛题任务 unset unset 大语言模型（LLM）通常用于重写文本或对文本进行风格更改。本次比赛的目标是恢复用于转换给定文本的 LLM 提示。 unset unset 评价指标 unset unset 对于提交中的每一行和相应的groundtruth，使用sentence-t5-base来计算相应的嵌入向量。每个预测
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