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提示工程对于充分利用大型语言模型 (LLM) 在不同应用中的功能至关重要。虽然现有的提示优化方法可以提高提示有效性，但它们往往会导致提示漂移，即新生成的提示可能会对以前成功的案例产生不利影响，同时解决失败的问题。此外，这些方法往往严重依赖 LLM 的提示优化任务的内在能力。在本文中，我们介绍了 S TRA GO（战略引导优化），这是一种新颖的方法，旨在通过利用成功和失败案例的见解来确定实现优化目标的关键因素，从而减轻提示漂移。S TRA GO 采用了一种操作方法，整合了情境学习来制定具体的可操作策略，为提示优化提供详细的分步指导。在推理、自然语言理解、领域特定知识和工业应用等一系列任务中进行的大量实验证明了 S TRA GO 的卓越性能。它确立了快速优化领域的新水平，展示了其提供稳定有效的快速改进的能力。
利用战略指导实现快速优化
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