微软研究团队改进了之前的Medprompt提示策略，使GPT-4在MMLU上的表现达到了90.10%，这是迄今为止GPT-4在该测试上取得的最高分数。超越了不久刚发布的Gemini Ultra的90.04%😅 在微软研究团队开发的Medprompt+策略中，GPT-4模型使用一种特定的策略来决定最终的答案。…

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微软研究团队改进了之前的Medprompt提示策略，使GPT-4在MMLU上的表现达到了90.10%，这是迄今为止GPT-4在该测试上取得的最高分数。
超越了不久刚发布的Gemini Ultra的90.04%😅
在微软研究团队开发的Medprompt+策略中，GPT-4模型使用一种特定的策略来决定最终的答案。…
IT技术
( twitter.com )

1年前由小互提交

微软研究团队改进了之前的Medprompt提示策略，使GPT-4在MMLU上的表现达到了90.10%，这是迄今为止GPT-4在该测试上取得的最高分数。

超越了不久刚发布的Gemini Ultra的90.04%😅

在微软研究团队开发的Medprompt+策略中，GPT-4模型使用一种特定的策略来决定最终的答案。

这个策略考虑了模型对不同候选答案的置信度，也就是模型认为每个答案正确的可能性。

具体来说，当GPT-4使用Medprompt+策略回答问题时，它不仅生成答案，还评估每个答案的置信度。这个置信度是基于模型内部计算的，反映了模型对自己给出的答案有多确信。

然后，GPT-4根据这些置信度来选择最终答案。如果模型对某个答案的置信度很高，那么这个答案就更有可能被选为最终答案。

这种方法使得GPT-4在回答问题时更加精确，因为它不仅仅是随机选择答案，而是基于对每个可能答案的置信度来做出更加有根据的选择。

这表明，通过系统化的提示工程和策略创新，可以显著提高大型语言模型在复杂任务上的性能。

微软公布了其最新的研究成果和Medprompt+ 仓库。

详细内容：https://t.co/bPlnlqO4sU

Medprompt+ 仓库：https://t.co/IBq2SMaHDv

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