一种大语言模型提示词自动优化方法

本发明公开了一种大语言模型提示词自动优化方法，涉及提示词优化技术领域。包括：设置初始提示词；构建训练数据、梯度生成提示词模板、提示词编辑模板、优化器以及任务模型；从训练数据中随机采样小批量数据作为训练集，任务模型根据初始提示词对训练集的样本进行预测得到答案；对比答案与训练集的样本标签，得到错误示例集合；将错误示例集合和初始提示词输入梯度生成提示词模板，生成梯度分析请求；优化器模型接收并分析梯度分析请求,生成第二自然语言梯度；将第二自然语言梯度和初始提示词输入提示词编辑模板中，优化器模型根据编辑提示词模版对初始提示词进行修改，生成第二候选提示词。本发明解决了人工撰写提示词效率低的技术问题。