ESPO方法提升提示优化效果
论文AI 评分 85/100arXiv cs.AI待复核
AI 摘要
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ESPO方法通过诊断、多样化和稳定化三个阶段优化提示，在七个NLP基准测试中平均准确率提升3.76个百分点，同时提示长度缩短47%。该方法在不同学生模型上均表现最佳，在Qwen3 GSM8K上准确率从15%提升至91.4%。研究还发现，增加多样性而不进行bootstrap选择会降低性能。
为什么值得看
显著提升提示优化效果，解决提示膨胀问题，适用于多种模型
Qwen基准测试
信源1 家
关键事实
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