帕累托最优提示 是什么

帕累托最优提示 是什么

“帕累托最优提示”可理解为在提示优化场景中，达到一种理想状态：无法在不降低其他方面表现的前提下，提升某一特定目标（如信息检索的准确率、模型响应的效率等）。此时，该提示对多个关联目标的平衡已达到极限，任何调整都无法使其中一个目标更好而不损害其他目标。

原理举例说明

假设一个信息检索系统的提示优化有两个目标：

• 目标A：提高相关信息的召回率（检索出更多真正需要的内容）；
• 目标B：降低无关信息的干扰率（减少不相关内容的出现）。

1. 初始状态：
   提示为“查询科技新闻”，此时召回率60%，干扰率30%。

2. 帕累托改进：
   优化提示为“查询2024 - 2025年人工智能领域的科技新闻”，召回率提升至70%，干扰率降至25%。这一过程中，两个目标同时改善，属于帕累托改进。

3. 帕累托最优状态：
   继续优化