太卷了，剑桥最新Prompt贝叶斯优化LLAMBO，ICLR2024 | 你竟然还不知道

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点击上方 蓝字 关注我 本文：6400字阅读16分钟   我们知道，贝叶斯理论在这一轮AI浪潮中熠熠发光，尤其在以概率为基础的生成式AI框架下，贝叶斯理论的重要性不言而喻。如何更高效地优化Prompt让AI更加高效已成为一个关键问题。无论是调整神经网络的超参数，还是优化复杂的工业生产流程，我们都需要一个能够快速、精准找到最优解的方法。传统的贝叶斯优化(Bayesian Optimization，简称BO)技术在这方面表现出色，但仍有提升空间。 图片由xiumaodalle生成 一群来自剑桥大学的研究者提出了一个令人兴奋的新方法 - LLAMBO(Large Language Models to Enhance Bayesian Optimization[2402.03921v2])。这个方法巧 妙地将大语言模型 (LLM) 的强大能力与贝叶斯优化结合，或许可以给你一个新的 prompt 优化思路。 01 LLAMBO：LLM遇到BO LLAMBO的核心思想是：利用LLM在少样本学习和上下文理解方 ………………………………