论文标题：ExpertPrompting: Instructing Large Language Models to be Distinguished Experts
在这里插入图片描述论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.14688
作者 & 机构：Benfeng Xu，An Yang，Junyang Lin，… Yongdong Zhang，and Zhendong Mao（中科大、达摩院、北邮）
如果正确设计提示词，对齐的大语言模型（LLMs）的回答质量就能大幅提高。在这篇论文中，研究者提出了 ExpertPrompting 方法，以激发大语言模型回答问题时的专家潜能。作者首先利用 “情境学习”（In-Context Learning）技术为每条特定指令自动合成详细、定制化的专家身份描述，然后要求 LLM 根据这样的智能体背景提供答案。基于这种增强的提示策略，作者使用 GPT-3.5 生成了一套新的遵循指令的数据，并训练了一个名为 ExpertLLaMA 的具有竞争力的开源聊天助手。作者使用基于 GPT-4 的评估表明：
- 专家数据的质量显著高于普通答案；
- ExpertLLaMA 超越了现有的开源对手，并达到了原始 ChatGPT 能力的 96%。
所有数据和 ExpertLLaMA 模型都将在 https://github.com/OFA-Sys/ExpertLLaMA 上公开。
论文的关键要点总结如下
这篇论文的主要论点是什么？论文的主要论点是提出了一种名为 “ExpertPrompting” 的方法，通过为大语言模型（LLM）提供详细的专家身份描述，指导它们像专家一样回答问题，从而显著提高回答的质量。
作者为什么认为这是一个重要的问题？作者认为，尽管大语言模型在多种语言任务上表现出色，但用户满意度和输出质量往往取决于提示（Prompt）的设计艺术。因此，提高 LLMs 的输出质量和用户满意度是一个重要问题。
作者提出了什么解决方案？作者提出了 “ExpertPrompting” 框架，该框架利用上下文学习（In-Context Learning）自动生成特定指令的详细和定制化的专家身份描述，并要求 LLM 基于这样的智能体背景提供答案。
作者如何验证他们的方法？作者通过使用 GPT-3.5 生成新的指令遵循数据集，并训练了一个名为 ExpertLLaMA 的开源聊天助手。他们使用基于 GPT4 的评估来证明 ExpertPrompting 生成的数据质量显著高于普通答案，并且 ExpertLLaMA 在性能上超过了现有的开源对手，达到了原始 ChatGPT 能力的 96%。
作者的方法有哪些局限性？论文中没有明确指出方法的局限性，但通常这类方法可能面临的局限性包括：生成的专家身份描述可能不总是完全准确或适合；对于某些特定领域或任务，可能需要更多的微调；以及可能存在的计算资源限制。
作者的方法与现有方法相比有哪些优势和不足？优势在于 ExpertPrompting 能够自动生成专家身份描述，并且可以广泛应用于不同领域或类型的指令。不足之处可能在于需要大量的指令微调数据来微调 LLM 以适应特定的专家身份。
作者的方法是否可以推广到其他领域或问题？是的，ExpertPrompting 方法的通用性和自动化特性意味着它可以推广到其他领域或问题，只要能够为特定指令生成合适的专家身份描述。
作者是否提供了足够的证据来支持他们的观点？作者通过实验设置、数据评估和模型评估提供了充分的证据来支持他们的观点。他们展示了 ExpertPrompting 在提高答案质量和聊天助手性能方面的有效性。
论文的结论是什么？论文的结论是，ExpertPrompting 是一种有效的增强提示策略，可以使 LLM 像杰出专家一样回答问题。它自动、通用且易于实施。基于这种策略，作者训练了 ExpertLLaMA，并证明了其在性能上的优势。
这篇论文对相关领域有哪些贡献？这篇论文对相关领域（如大语言模型、智能体、聊天机器人开发等）的贡献在于提出了一种新的提示策略，可以显著提高 LLM 的输出质量和聊天助手的性能。此外，它还提供了一个新的开源聊天助手模型 ExpertLLaMA，以及相关的训练数据，为未来的研究提供了有价值的资源。
