提示长度对大型语言模型领域特定任务的影响
计算与语言
2025-02-21 v1 人工智能
新兴技术
机器学习
摘要
近年来，大型语言模型因在机器翻译和问答等各种自然语言任务中显示出强大的性能而备受关注。这些模型展现出惊人的跨任务泛化能力。然而，它们在应对需要专业知识和精确推理的领域特定任务（如金融情感分析和货币政策理解）方面的效果仍值得争议。为此，研究人员设计各种提示以释放这些模型的能力。通过仔细构建输入提示，研究人员可以引导这些模型产生更准确的响应。因此，提示工程已成为研究的焦点。尽管模型和提示工程方面取得了进展，但两者之间的关系——特别是提示设计如何影响模型执行领域特定任务的能力——仍未得到充分探索。本文旨在弥合这一研究空白。
引用
@article{arxiv.2502.14255,
title = {Effects of Prompt Length on Domain-specific Tasks for Large Language Models},
author = {Qibang Liu and Wenzhe Wang and Jeffrey Willard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.14255},
year = {2025}
}