北京大学与百川科技合作开发的智能提示系统PAS（Prompt Augmentation System）是一个基于大型语言模型（LLM）的系统，旨在通过自动化的方式生成高质量的提示（prompts），以改善LLMs在特定任务中的性能，并减少人工干预和时间成本。PAS系统的开发是为了解决用户在编写提示时面临的挑战，尤其是对于那些难以调试出最优化提示的用户。
PAS的核心优势包括：
1. **数据高效**：PAS在数据利用上极为高效，仅需9000个数据点就能达到最佳性能，这比传统方法节省了大量资源。
2. **兼容性和灵活性**：PAS可以与各种现有的大型语言模型无缝对接，适用范围广泛，从日常聊天到专业咨询等多种场景。
3. **性能提升**：在多项基准测试中，PAS均取得了最佳成绩，平均提升幅度达到6.09个百分点，超越了现有的所有方法。
PAS的工作原理主要分为两个阶段：
1. **高质量提示的筛选**：系统首先从海量数据中精选出优质提示。
2. **补充提示的自动生成**：然后利用少量学习技术创造新的提示，这些新生成的提示还会经过严格的筛选和再生过程，以确保其质量。
研究团队对PAS进行了一系列的实验验证，将其应用到包括GPT-4和GPT-3.5在内的多个大型语言模型上，并在多个基准测试中进行了全面评估。实验结果显示，PAS在逻辑推理、语言翻译、问答能力等方面显著提升了AI的表现，在所有测试中均取得了最佳成绩。
PAS系统的开发为AI技术的发展注入了新的活力，降低了提示工程的门槛，使得更多普通用户能够轻松驾驭AI技术，并为AI应用的进一步普及和深化铺平了道路。随着PAS这样的创新技术不断涌现，未来的AI将变得更加智能、更懂人心，为我们的生活和工作带来更多便利和惊喜。
更多详细信息和研究内容，可以参考论文原文和项目地址：
– 论文地址：[点击访问](https://arxiv.org/pdf/2407.06027)
– 项目地址：[点击访问](https://github.com/PKU-Baichuan-MLSystemLab)
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