让AI自己提更好的Prompt问题：重述与回应技术解读

在人与大语言模型（LLMs）之间的交流中，误解时常发生。这些误解可能导致AI对看似明确的问题作出意外的、错误的回答。虽然大家普遍认为提问的质量会显著影响AI的回答质量，但目前还没有系统的方法来设计更容易被AI理解的问题。

核心思想

这篇论文介绍了一种名为“重述与回应”（Rephrase and Respond, RaR）的方法，该方法允许LLMs重新表述和扩展人类提出的问题，并在一个步骤内提供回答。这种方法不仅简单有效，而且能够显著提升AI的表现。论文还介绍了RaR的两步变体，其中一个LLM负责重述问题，另一个LLM提供最终回答。

实验结果

据https://t.co/St5O59mmxt分析，通过这种方法，AI在不同任务中的准确率有了显著提升。尤其是在判断某人是否出生在偶数天、偶数月或偶数年等任务中，自我重述的问题比原始问题的准确率高出许多。

实际应用场景

想象一下，一个法律助理使用AI来处理复杂的法律查询。他输入一个模糊的问题，如“某人是否在偶数天出生？”，而AI通过RaR方法重述该问题为“请提供更多信息，以确定某人是否出生在偶数天，例如2日、4日等。”这个清晰的问题不仅让AI更容易理解，也提高了回答的准确性，从而帮助法律助理更快地找到所需的信息。

这种方法大大提升了人与AI互动的效率，为各行各业带来了新的可能性。更多详情请阅读完整论文：https://t.co/9QFouRI0On。