微软 PromptWizard：大规模提示优化，告别手动调优，省时省钱！

近日，微软研究院推出了名为 PromptWizard 的 AI 提示词优化工具，旨在帮助用户更有效地利用 AI 模型，尤其是在处理大型语言模型（LLM）的任务时。该工具旨在简化提示词的设计流程，使优化提示词的内容和结构变得更加容易。

此工具的目标是使非专业人员也能便捷地生成高质量的提示词，无需长时间的学习和反复试验。它通过自动优化提示词，提高大型语言模型的性能，同时支持 PromptBreeder 和 EvoPrompt 等先进的迭代优化技术，能够根据用户需求，自动调整和改进提示词，从而获得更佳的效果。借助这种能力，即使没有深入的提示工程知识，也能产出令人满意的结果。

PromptWizard 提供了一套全面的提示词优化方案，它允许用户选择不同的优化目标，包括提高生成质量和降低计算成本，并支持自定义优化策略。用户可以通过简单的界面调整提示词的各个方面，从而达到最佳效果。例如，可以利用 PromptBreeder 和 EvoPrompt 等工具提供的 API 接口和预设参数，在短时间内完成大量迭代优化，显著提升提示词的效果。通过这种方式，即使面对复杂的任务，也能轻松找到理想的提示词。

在性能评估方面，该工具生成的提示词在多个自然语言处理任务中表现出色，实现了显著的性能提升。例如，在 GSM8K 数学问题数据集中，达到了超过 90% 的准确率，在 SVAMP 数据集中，也实现了 82.3% 的准确率。同时，借助 PromptBreeder，PromptWizard 的 API 能够在大约 60 分钟内发现并应用在各种任务中表现优异的提示词。

PromptWizard 的核心在于其能够根据反馈自动调整和改进提示词，它简化了复杂模型和算法的使用，使普通用户能够更好地利用 AI 的强大功能。通过这种方法，不仅可以提高 AI 模型的性能，还能显著降低提示词工程的门槛，使得更多人能够参与到 AI 应用的开发和优化中。进一步优化和利用 AI 模型的能力，改善各个领域中 AI 技术的应用。

相关链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/promptwizard-the-future-of-prompt-optimization-through-feedback-driven-self-evolving-prompts/

项目地址：https://github.com/microsoft/PromptWizard?tab=readme-ov-file

论文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/promptwizard-task-aware-agent-driven-prompt-optimization-framework/

总结：

✨ PromptWizard 是一款创新的 AI 提示词优化工具，旨在简化提示词的设计流程，提升模型效果。

🔍 通过自动化提示词迭代优化和策略定制，支持用户快速发现和选择高性能的提示词。

💡 PromptWizard 通过一系列评估指标，能够显著提高各类任务的性能，并促进 AI 技术的普及和应用。