Predicting Performance of Symbolic and Prompt Programs with Examples

Diese Forschungsarbeit stellt ein Münzwurfmodell zur Vorhersage der Leistung symbolischer und promptbasierter LLM-Programme vor, basierend auf wenigen Beispielen und einer Leistungspriorität. Es zeigt sich, dass symbolische Programme eine „Alles-oder-Nichts“-Leistungspriorität aufweisen, während Prompt-Programme eine diffuse Priorität haben.