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這是 2024/4/17 我在生成式 AI 小聚做的一場10分鐘短講，介紹幾套 Prompt 自動最佳化的工具和 Papers 發展:

投影片: gamma.app/docs/Prompt–hjhqmaqlpqtcfxo

以下是所有引用到的內容連結:

• 前言 paper: arxiv.org/abs/2402.10949
• APE
  • paper: arxiv.org/abs/2211.01910
  • code: github.com/keirp/automatic_prompt_engineer
• gpt-prompt-engineer
  • github.com/mshumer/gpt-prompt-engineer
  • 我的修改版本: drive.google.com/drive/folders/1ombR5ET7akm2EDx9F0bFRKbeAgiL-PBk
• APO
  • paper: arxiv.org/abs/2305.03495
  • code: github.com/microsoft/LMOps/tree/main/prompt_optimization
• OPRO
  • paper: arxiv.org/abs/2309.03409
  • code: github.com/google-deepmind/opro
• PE2
  • paper: arxiv.org/abs/2311.05661
• AutoPrompt
  • paper: github.com/Eladlev/AutoPrompt
  • code: github.com/Eladlev/AutoPrompt
  • Argilla: docs.argilla.io/en/latest/index.html
• DSPy
  • code: github.com/stanfordnlp/dspy
  • Intro to DSPy 文章: towardsdatascience.com/intro-to-dspy-goodbye-prompting-hello-programming-4ca1c6ce3eb9
• Claude 3 的 metaprompt
  • docs.anthropic.com/claude/docs/helper-metaprompt-experimental

Updated(2024/5/14) 更新上 GPT-4o (o200k_base)，這次 OpenAI 有更換 Tokenizer 進步非常非常多。

Updated(2024/4/21) 更新上 Llama 3，這次 Meta 有更換 Tokenizer 進步非常非常多。

話說大語言模型 LLM 的運算和推論成本都是用 Tokens 數量來計算的，輸入的內容都得轉成 Tokens 序列來運算，輸出則轉回來。

但是呢，其實每一家用的 Tokenizer (分詞器)都不太一樣，因此相同的文本，拆出來的 tokens 數量是不一樣的。因此很多模型的推論成本比較、Context window 長度限制比較等等，實際應用時都不太準確，特別是非英文的語言，各家差異非常大。

一樣的文本，若能用比較少的 Tokens 數來運算，推論速度會比較快、成本(運算資源)也會比較划算，畢竟計價也是用 tokens 數計算的，先予敘明。

具體會差多少，以下是我的測試結果，使用了繁體中文約八萬多個字(政府報告和管理學講義)做出來的實驗結果。另外也做了英文也是約八萬字(兩篇部落格文章)。