一种提示词的优化方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本申请提供了一种提示词的优化方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取与目标业务关联的至少一个第一提示词，以及，获取目标业务相关的业务数据样本集；针对至少一个第一提示词中的每个第一提示词，执行以下步骤：获取该第一提示词在业务数据样本集上的第一评估结果，基于第一评估结果，确定该第一提示词对应的错误样本信息；向第一语言模型发送用于优化该第一提示词的目标提示词；获取第一语言模型输出的第二提示词。在该方法中，针对待优化的提示词，评估其在业务数据样本集中的任务处理效果，结合错误数据样本的相关信息，利用语言模型进行提示词的优化，提升优化后的提示词在目标业务中的提示能力，优化提示词的提示效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，尤其涉及一种提示词的优化方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

技术介绍

1、随着计算机技术和自然语言处理(natural language processing，nlp)技术的不断发展，语言模型的规模逐渐扩大，为了获得更好的模型推理效果，提示学习应运而生。

2、提示学习，是指在不改动预训练语言模型参数的基础上，通过提示词(prompt)对下游任务进行改造，使得预训练语言模型能够更好地理解下游任务，从而获得更好的模型推理效果。

3、在提示学习中，提示词的设计尤为重要。相关技术中，技术人员可以利用语言模型实现提示词的自动优化，然而，上述方式难以满足不同业务中的任务处理需求。

技术实现思路

1、本申请提供了一种提示词的优化方法。该方法能够提升提示词在特定业务中的提示效果。本申请还提供了上述方法对应的装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种提示词的优化方法，该方法包括：>

3、获取与目本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提示词优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述错误样本信息包括：错误数据样本、所述错误数据样本的标注结果和所述错误数据样本的第一评估结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取该第一提示词在所述业务数据样本集上的第一评估结果，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据样本集中的数据样本还包括标注原因，所述标注原因指示产生标注结果的原因；所述错误样本信息包括多条错误数据样本；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与目标业务关联的至少一个第一提示...

【技术特征摘要】

1.一种提示词优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述错误样本信息包括：错误数据样本、所述错误数据样本的标注结果和所述错误数据样本的第一评估结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取该第一提示词在所述业务数据样本集上的第一评估结果，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据样本集中的数据样本还包括标注原因，所述标注原因指示产生标注结果的原因；所述错误样本信息包括多条错误数据样本；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与目标业务关联的至少一个第一提示词，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与目标业务关联的至少一个第一提示词，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述业务数据样本集中的数据样本还包括标注原因，所述标注原因指示产生标注结果的原因；所述从所述业务数据样本集中，确定至少一个目标数据样本，包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：马小龙，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：