論文の概要: Offline Prompt Evaluation and Optimization with Inverse Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06553v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 01:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 16:34:08.932479
• Title: Offline Prompt Evaluation and Optimization with Inverse Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 逆強化学習によるオフライン迅速評価と最適化
• Authors: Hao Sun
• Abstract要約: この研究は、オフライン逆強化学習に根ざしたアプローチであるPrompt-OIRLを導入している。 Prompt-OIRLの利点は多様体であり、即時性能を予測し、コスト効率を高くし、可読性のある結果を生成し、プロンプト空間を効率的にナビゲートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.044033685073003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent advances in the development of Large Language Models (LLMs) like ChatGPT have achieved remarkable performance by leveraging human expertise. Yet, fully eliciting LLMs' potential for complex tasks requires navigating the vast search space of natural language prompts. While prompt engineering has shown promise, the requisite human-crafted prompts in trial-and-error attempts and the associated costs pose significant challenges. Crucially, the efficiency of prompt optimization hinges on the costly procedure of prompt evaluation. This work introduces Prompt-OIRL, an approach rooted in offline inverse reinforcement learning that seeks to bridge the gap between effective prompt evaluation and affordability. Our method draws on offline datasets from expert evaluations, employing Inverse-RL to derive a reward model for offline, query-dependent prompt evaluations. The advantages of Prompt-OIRL are manifold: it predicts prompt performance, is cost-efficient, produces human-readable results, and efficiently navigates the prompt space. We validate our method across four LLMs and three arithmetic datasets, highlighting its potential as a robust and effective tool for offline prompt evaluation and optimization. Our code as well as the offline datasets are released, and we highlight the Prompt-OIRL can be reproduced within a few hours using a single laptop using CPU
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の開発における最近の進歩は、人間の専門知識を活用することで、目覚ましい成果を上げている。 しかし、複雑なタスクに対するLLMの可能性を十分に引き出すには、自然言語プロンプトの広大な検索空間をナビゲートする必要がある。 プロンプトエンジニアリングは約束を示しているが、試行錯誤の必要なプロンプトと関連するコストは重大な課題をもたらす。 重要なことは、迅速な最適化の効率は、迅速な評価のコストのかかる手順に依存する。 この研究は、オフライン逆強化学習に根ざしたアプローチであるPrompt-OIRLを導入し、効果的な迅速な評価と手頃さのギャップを埋めようとしている。 提案手法はエキスパート評価からオフラインデータセットを抽出し,Inverse-RLを用いてオフラインでクエリ依存のプロンプト評価を行う。 prompt-oirl の利点は多様体であり、即席性能を予測し、コスト効率が良く、可読性のある結果を生成し、プロンプト空間を効率的にナビゲートする。 提案手法は4つのLLMと3つの算術データセットにまたがって検証し、オフラインで評価と最適化を行うための堅牢で効果的なツールとしての可能性を強調した。 私たちのコードとオフラインデータセットがリリースされ、CPUを使用した単一のラップトップを使用して、数時間以内にPrompt-OIRLを再現できることを強調します。

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