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# 自动提示工程师（APE）
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import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
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import {Screenshot} from 'components/screenshot'
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import APE from '../../img/APE.png'
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import APECOT from '../../img/ape-zero-shot-cot.png'
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<Screenshot src={APE} alt="APE" />
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图片来源：[Zhou等人，（2022）](https://arxiv.org/abs/2211.01910)
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[Zhou等人，（2022）](https://arxiv.org/abs/2211.01910) 提出了自动提示工程师（APE），这是一个用于自动指令生成和选择的框架。指令生成问题被构建为自然语言合成问题，使用LLMs作为黑盒优化问题的解决方案来生成和搜索候选解。
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第一步涉及一个大型语言模型（作为推理模型），该模型接收输出演示以生成任务的指令候选项。这些候选解将指导搜索过程。使用目标模型执行指令，然后根据计算的评估分数选择最合适的指令。
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APE发现了一个比人工设计的“让我们一步一步地思考”提示更好的零样本CoT提示（Kojima等人，2022）。
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提示“让我们一步一步地解决这个问题，以确保我们有正确的答案。”引发了思维链的推理，并提高了MultiArith和GSM8K基准测试的性能：
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<Screenshot src={APECOT} alt="APECOT" />
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图片来源：[Zhou等人，（2022）](https://arxiv.org/abs/2211.01910)
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本文涉及与提示工程相关的重要主题，即自动优化提示的想法。虽然我们在本指南中没有深入探讨这个主题，但如果您对此主题感兴趣，以下是一些关键论文：
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- [AutoPrompt](https://arxiv.org/abs/2010.15980) - 提出了一种基于梯度引导搜索的方法，用于自动创建各种任务的提示。
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- [Prefix Tuning](https://arxiv.org/abs/2101.00190) - 是一种轻量级的fine-tuning替代方案，为NLG任务添加可训练的连续前缀。
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- [Prompt Tuning](https://arxiv.org/abs/2104.08691) - 提出了一种通过反向传播学习软提示的机制。 |