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96SEO 2026-02-20 06:45 11
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在本文中#xff0c;我们提出了ExpertPrompting#xff0c;以激发LLM作为杰出专家回…ExpertPrompting:
如果适当设计提示对齐的大型语言模型LLM的回答质量可以显著提高。
在本文中我们提出了ExpertPrompting以激发LLM作为杰出专家回答问题的潜力。
我们首先利用In-Context
Learning自动合成每个具体指令的详细和定制的专家身份描述然后要求LLM在这种代理背景条件下提供答案。
基于这种增强的提示策略我们使用GPT-3.5生成了一组新的遵循指令的数据并训练了一个竞争的开源聊天助手名为ExpertLLaMA。
我们使用基于GPT4的评估来证明1专家数据比普通答案的质量显著更高2ExpertLLaMA优于现有的开源对手并达到了原始ChatGPT能力的96%。
所有数据和ExpertLLaMA模型将在https://github.com/OFA-Sys/ExpertLLaMA上公开。
在本文中我们提出了ExpertPrompting和ExpertLLaMA。
ExpertPrompting是一种增强的提示策略用于指导LLM以杰出专家的方式回答问题。
它是自动的、通用的同时仍然易于实现。
我们将这种提示策略应用于GPT-3.5以生成一组新的遵循指令的数据并基于此训练了一个新的开源聊天助手ExpertLLaMA。
根据基于GPT4的评估ExpertPrompting产生了更高质量的答案ExpertLLaMA优于现有的开源聊天助手达到了原始ChatGPT能力的96%。
在未来我们将扩大指令数据的规模超过52k
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