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实现迭代式改进循环,对输出进行评估并作为输入回馈,直至满足质量标准;已被证明能够通过基于收敛的精化提升输出质量,对创意类和优化类任务尤为有效
复杂度: medium提示链
30秒速览
- 是什么
- 生成输出，按质量指标进行评估，把批评意见作为输入回灌，并不断重新生成，直到达到阈值或触及迭代上限。
- 何时使用
- 适合通过反复修订提升质量的任务，比如写作、代码生成，或者具备可衡量成功标准的优化问题。
- 注意
- 很容易陷入无限循环或出现收益递减；请设置严格的迭代上限，并验证指标是否真的与实际质量相关。
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实现迭代式改进循环,对输出进行评估并作为输入回馈,直至满足质量标准;已被证明能够通过基于收敛的精化提升输出质量,对创意类和优化类任务尤为有效
- Iterative improvement cycles
- Convergence detection
- Quality metrics tracking
- Stop condition evaluation
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback (Madaan et al., 2023)arXiv:2303.17651
- Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Bai et al., 2022)arXiv:2212.08073
- Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback (Ouyang et al., 2022)arXiv:2203.02155
- LangChain Self-Critique and Refinement Chains
- OpenAI Iterative Prompting Best Practices
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