Meta Prompting for AGI Systems

本文深入探讨了元提示（Meta Prompting）技术，这是一种革新大型语言模型（LLM）、多模态基础模型和人工智能系统解决问题和数据解释的方法。元提示基于类型理论和范畴论，注重信息的结构和语法，提供了一个超越传统内容为中心方法的独特框架。我们深入探讨了元提示的正式定义，将其与少样本提示进行对比，并强调了其在各种人工智能应用中的适用性和优越性。 本文探索的关键是将元提示扩展到复杂推理领域。在这里，我们展示了这种技术如何将复杂问题分解成可管理的子问题，促进了一种逐步详细的解决问题的方法。这种方法在令牌效率和在解决问题场景中提供公平比较方面尤其有利，与少样本示例方法相比更加出色。 此外，本文通过将元提示扩展到多模态基础模型设置中，开创了新的领域。这种扩展解决了在元提示的结构化框架内集成多种数据类型（如图像、音频和视频）的问题，凸显了这种方法在处理复杂多面向数据方面所面临的挑战和巨大潜力。（代码可在https://github.com/meta-prompting/meta-prompting上找到。）

论文试图探索Meta Prompting的新颖技术，以优化大型语言模型、多模态基础模型和人工智能系统的问题解决和数据解释方法。同时，论文还试图将Meta Prompting扩展到复杂推理和多模态基础模型领域。

论文提出了Meta Prompting技术，该技术基于类型理论和范畴论，优先考虑信息的结构和语法，提供了一个独特的框架，超越了传统的内容重点方法。Meta Prompting技术能够将复杂问题分解为可管理的子问题，并提供一种逐步详细的解决问题的方法。此外，论文还将Meta Prompting技术扩展到多模态基础模型领域，以应对各种数据类型的集成和处理。

论文使用了多个数据集进行实验，并提供了开源代码。Meta Prompting技术在处理复杂问题时具有较高的令牌效率和公正性，相比Few-Shot Prompting技术表现更好。此外，Meta Prompting技术的扩展到多模态基础模型领域，为处理多样化的数据类型提供了新的解决方案。

在这个领域中，最近的相关研究包括Few-Shot Prompting和基于多模态数据的人工智能研究。