当prompt策略遇上分治算法，南加大、微软让大模型炼成「火眼金睛」

AIGC动态4个月前发布 almosthuman2014

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模型信息

【模型公司】 月之暗面
【模型名称】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★

文章摘要

摘要总结：

本文探讨了大语言模型（LLMs）在处理复杂任务时的局限性，并提出了一种新的基于分治算法的提示策略（Divide-and-Conquer, DaC），以提高模型在面对重复子任务和欺骗性内容时的表现。研究者们发现，通过将长输入拆分并分别处理，可以增强模型对错误信息的分辨能力，从而减少幻觉引发的中间错误。

研究动机源于实验中观察到的现象，即在处理涉及重复子任务和欺骗性内容的任务时，如虚假新闻检测，输入拆分能提升模型性能。研究者们通过对比耦合策略和分治策略，展示了分治策略在识别冲突点方面的优势。

提出的分治提示策略包括三个子过程：子问题划分、子问题求解和子问题合并。这种方法允许模型并行处理子任务，增强了对中间错误的鲁棒性。研究者们还提出了单级和多级分治策略，以适应不同规模的任务。

理论分析表明，分治策略能够克服固定深度Transformer的表达能力限制。通过分治提示，即使是宽度和深度为常数的Transformer，也能在对数时间复杂度下解决NC1完全问题。

实验结果显示，新策略在大整数乘法、幻觉检测和新闻验证等任务上，相对于传统提示策略，取得了更高的准确率和更好的性能。这些结果验证了分治策略在处理复杂任务时的有效性。

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