递归式框架自我改进

Hyunin Lee, Jinglue Xu, Jeffrey Seely, Donghyun Lee, Matei Zaharia, Yujin Tang

摘要

本文提出递归式框架自我改进（RHI）方法，通过迭代优化用户构建的框架提示级规范，提升执行轨迹质量。实验表明，该方法在30个合成机器学习研究任务中，能以较低推理成本超越高推理努力设置下的性能上限。

self-improvementharness optimizationco-evolutionprompt-level specificationinference cost reduction

LEARNING

📊 8,465 引用

D. O. Hebb

2005

LEARNING

📊 7,678 引用

Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness

1968

LEARNING

开放获取📊 7,484 引用

Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者

2021

LEARNING

📊 4,608 引用

Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar 等 10 位作者

2018