PSM: 通过LLM引导的黑盒优化实现提示词敏感度最小化

本文介绍了一种名为PSM（提示词敏感度最小化）的方法，旨在通过减少大型语言模型（LLM）对提示词变化的敏感度来提高其鲁棒性。它利用了由LLM本身引导的黑盒优化技术。这项研究可能探讨了不同的提示词形式如何影响LLM的性能，并试图找到能够产生一致结果的提示词。

• •侧重于提高LLM的鲁棒性。
• •采用黑盒优化。
• •由LLM本身引导。
• •旨在最小化提示词敏感度。