LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs from the Programming Language
论文地址: https://arxiv.org/abs/2402.16929
论文简介:
1. LangGPT是一个多层次的结构化提示设计框架,旨在改进提示的可重用性和可扩展性。该框架采用了类似面向对象编程语言的系统结构,易于学习和重用。
2. LangGPT由模块和内部元素组成。模块类似于编程语言中的类,表示对LLM的要求方面,如约束、目标等。内部元素类似于函数和属性,表示对LLM的具体指令内容。
3. LangGPT定义了固有模块和扩展模块,提供了Markdown和JSON格式的支持,并提供了详细的编写规则。
4. 实验证明,基于LangGPT设计的提示可以更好地指导LLM执行任务。同时,LangGPT还可以帮助LLM自动生成高质量的提示。
5. 我们基于LangGPT建立了一个在线社区,用于分享高质量的提示案例,并验证了LangGPT的易用性和可重用性。
6.除了实验与调研,我们还验证了LLM可以利用LangGPT结构自动化生成高质量的prompt,为自动优化提示提供了一种高效可行的思路。
未来我们会持续优化LangGPT的结构和内容,并推出工具包,进一步简化学习和使用成本,使非AI专家也能轻松驾驭LLM。
官方中文版论文即将发布,敬请期待
via ChatGPT 精选 - Telegram Channel (author: Eric Hi)