Embedding by Elicitation: Dynamic Representations for Bayesian Optimization of System Prompts

Dieser Artikel stellt ReElicit vor, ein Bayes'sches Optimierungsframework basierend auf "Embedding durch Elicitation" zur Abstimmung von System-Prompts in KI. Es nutzt LLMs, um einen interpretierbaren Merkmalsraum zu generieren und einen Gaußschen Prozess-Surrogat, um Prompts basierend auf aggregiertem Feedback auszuwählen und zu verfeinern.