元提示协议：通过对抗性反馈循环编排LLM

本文介绍了一种通过对抗性反馈循环来控制和改进大型语言模型（LLM）的新方法。核心思想是根据LLM的输出迭代地完善提示，从而创建一个学习生成更理想结果的系统。对抗性技术的使用表明，该方法侧重于鲁棒性以及克服LLM初始训练局限性的能力。这项研究可能探讨了该协议在各种任务中的有效性，并将其与现有的提示方法进行比较。

• •介绍了一种控制和改进LLM的新方法。
• •采用对抗性反馈循环进行迭代提示优化。
• •侧重于鲁棒性和克服LLM的局限性。
• •可能展示实验结果，证明性能提升。