清华姚班博士APPL实战，用Cursor复现北航、字节的Prompt优化框架ERM，准确率提高到99.3%

文章预览

点击上方 蓝字 关注我 本文：4900字阅读  12分钟 上周发出《 AI时代写Prompt应该用APPL：为Prompt工程打造的编程语言，来自清华姚班的博士 》之后，文章中实现了一个Google DeepMind的OPRO简单版本的优化方法，这让很多读者非常着迷。OPRO是一个非常基础的Prompt迭代方法，之前也有文章介绍过《 谷歌DeepMind重磅：提示工程师必须掌握OPRO，用LLM就能自动优化Prompt|ICLR2024 》。 很多朋友询问用APPL是否能够实现复杂一些的优化方法，应广大读者的要求，董博士熬夜（北京时间下午4点，多伦多时间已经是凌晨3点了）为大家写了一个reppl，用APPL复现了上个月大厂之间很火的Pormpt优化框架ERM，《 北航、字节和浙大最新发布Prompt Optimization优化框架ERM，让你的提示词优化更高效准确 》原论文只给出了部分Prompt，现在用APPL复现了该算法。以下是微信中Github原文Blog的中文 ………………………………