論文の概要: Large Language Models as Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03409v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 00:07:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:37:40.087099
• Title: Large Language Models as Optimizers
• Title（参考訳）: 最適化ツールとしての大規模言語モデル
• Authors: Chengrun Yang, Xuezhi Wang, Yifeng Lu, Hanxiao Liu, Quoc V. Le, Denny Zhou, Xinyun Chen
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) をプロンプトとして活用するためのシンプルで効果的な手法である Prompting (OPRO) を提案する。 OPROによって最適化された最良のプロンプトは、GSM8Kでは最大8%、Big-Bench Hardタスクでは最大50%性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.8655813084752
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Optimization is ubiquitous. While derivative-based algorithms have been powerful tools for various problems, the absence of gradient imposes challenges on many real-world applications. In this work, we propose Optimization by PROmpting (OPRO), a simple and effective approach to leverage large language models (LLMs) as optimizers, where the optimization task is described in natural language. In each optimization step, the LLM generates new solutions from the prompt that contains previously generated solutions with their values, then the new solutions are evaluated and added to the prompt for the next optimization step. We first showcase OPRO on linear regression and traveling salesman problems, then move on to prompt optimization where the goal is to find instructions that maximize the task accuracy. With a variety of LLMs, we demonstrate that the best prompts optimized by OPRO outperform human-designed prompts by up to 8% on GSM8K, and by up to 50% on Big-Bench Hard tasks.
• Abstract（参考訳）: 最適化はユビキタスです。 微分アルゴリズムは様々な問題に対して強力なツールであるが、勾配の欠如は現実世界の多くのアプリケーションに課題を課している。 本研究では,最適化タスクを自然言語で記述する大規模言語モデル(llms)を最適化器として活用するための,単純かつ効果的な手法であるoproを提案する。 各最適化ステップにおいて、LCMは、予め生成された値を含むプロンプトから新しいソリューションを生成し、その後、新しいソリューションを評価し、次の最適化ステップのプロンプトに追加する。 まず,線形回帰問題と旅行セールスマン問題についてOPROを紹介し,タスクの精度を最大化する命令を見つけることを目標とする最適化に進む。 OPROによって最適化された最良のプロンプトは、GSM8Kでは最大8%、Big-Bench Hardタスクでは最大50%性能が向上することを示した。

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