无需参数访问！CMU用大模型自动优化视觉语言提示词 | CVPR’24

卡内基梅隆大学的研究人员通过引入一种新颖的“黑盒优化”策略，在视觉语言模型领域取得了重大突破。这种方法利用大型语言模型，如ChatGPT，自动优化自然语言提示，提高模型在视觉识别任务中的性能。这种方法的独特之处在于，它能够在无需访问视觉语言模型的内部参数的情况下优化提示，从而提高了优化的灵活性和速度。这一进展不仅消除了对人类提示工程师的需求，还为在实时监控、自动驾驶和智能医疗等领域的应用开辟了新的可能性。对于那些对人工智能的前沿发展和实际应用感兴趣的人来说，这篇内容提供了对自动提示优化未来的深入了解。- 卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种创新的“黑盒优化”策略。 - 该策略通过大语言模型自动调整自然语言提示词，提升视觉语言模型在多个下游任务中的表现。 - 这种方法不需要访问模型内部参数，提高了优化的灵活性与速度。 - 通过大语言模型自动优化提示词，取得了在多个小样本视觉识别数据集上的最佳准确性。 - 该方法还适用于文本到图像生成任务和提示反演，能够生成更符合用户需求的高质量图像。 - 大语言模型能够从提示词的性能反馈中提取出隐含的“梯度”方向，实现无需反向传播的模型优化。 - 这种黑盒优化方法具备广泛的应用潜力，可用于实时监控、自动驾驶、智能医疗等复杂动态场景。