印度理工学院、美国南卡罗来纳大学人工智能研究所、美国罗彻斯特理工学院、美国亚马逊 GenAI和美国斯坦福大学推出评估框架“Hierarchical Prompting Taxonomy (HPT)”，用于更精确地评估大语言模型（LLMs）在处理不同任务时的有效性。这个框架特别关注了如何根据不同任务的复杂性，采用不同层次的提示（prompting）策略来激发语言模型的潜力。
- GitHub：https://github.com/devichand579/HPT
例如，你有一个非常聪明的助手，它可以回答各种问题，从简单的事实查询到复杂的逻辑推理。但是，不同的问题需要不同程度的帮助和指导。HPT就像是一个指导手册，告诉助手针对不同类型的问题应该提供多少帮助。例如，对于一个简单的问题，可能只需要直接回答；而对于一个复杂的问题，则可能需要分步骤地引导助手进行思考。
主要功能：
- 提供一个分层的提示框架（HPF），包含五种不同的提示策略，从简单到复杂。
- 引入了“分层提示得分”（HP-Score），用于评估数据集的复杂性和LLMs的能力。
主要特点：
- 分层提示策略：根据任务的复杂性，采用不同层次的提示策略。
- 自适应选择：通过自适应分层提示框架（Adaptive HPF），自动化选择适合任务复杂性的提示策略。
- 评估多样性：提供了一种全面的方法来评估LLMs在多种任务上的表现。
工作原理：
- 分层提示框架（HPF）：包含五种提示策略，从角色提示（Role Prompting）到生成知识提示（Generated Knowledge Prompting），每种策略适用于不同复杂性的任务。
- HP-Score：基于LLMs在不同提示层次上的表现来评估任务的复杂性。
- 自适应选择：使用一个“提示选择器”（prompt-selector）来动态选择最适合当前任务复杂性的提示策略。
具体应用场景：
- 任务评估：在自然语言处理（NLP）领域，评估不同语言模型在问答、阅读理解、翻译和摘要生成等任务上的性能。
- 教育和培训：在教育应用中，根据学生对问题的理解程度，提供不同层次的指导和帮助。
- 智能客服：在客户服务领域，根据客户问题的复杂性，提供分层次的解答和引导。
论文还讨论了HPT的局限性和未来工作的方向，包括对模型和数据集的评估限制、提示框架的优化需求，以及在自适应框架中减少幻觉（hallucinations）的必要性。此外，论文还考虑了伦理问题，包括专家评分可能引入的偏见，以及确保评估透明度和完整性的重要性。
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