В работе предложен метод автоматической мета-оптимизации промптов HyPE (Hypothetical Prompt Enhancer) и его итеративное расширение HyPER. Базовый алгоритм функционирует в режиме zero-shot, синтезируя гипотетические инструкции без использования обучающих данных. HyPER дополняет подход механизмом последовательного уточнения мета-промпта на основе анализа ошибок при наличии валидационной выборки. Экспериментальные результаты на ряде бенчмарков демонстрируют эффективность предложенного подхода относительно ручных промптов и традиционных техник, сопоставимое качество с эволюционными стратегиями и переносимость между различными архитектурами LLM.

Хайруллин А.Р., Кулин Н.И., Журавлев В.Н. (науч. рук. Муравьёв С.Б.) Метод автоматической оптимизации промптов на основе мета-промптинга // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16763