論文の概要: Prompt Engineering Through the Lens of Optimal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14201v2
• Date: Fri, 3 Nov 2023 11:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 16:51:40.159616
• Title: Prompt Engineering Through the Lens of Optimal Control
• Title（参考訳）: 最適制御レンズによるプロンプトエンジニアリング
• Authors: Yifan Luo, Yiming Tang, Chengfeng Shen, Zhennan Zhou, Bin Dong
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とのマルチラウンドインタラクションに適した最適制御フレームワークを提案する。 このフレームワークは、既存のPEメソッドを体系化するだけでなく、厳密な解析的改善の段階を設定できる統一された数学的構造を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.750381879610849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Prompt Engineering (PE) has emerged as a critical technique for guiding Large Language Models (LLMs) in solving intricate tasks. Its importance is highlighted by its potential to significantly enhance the efficiency and effectiveness of human-machine interaction. As tasks grow increasingly complex, recent advanced PE methods have extended beyond the limitations of single-round interactions to embrace multi-round interactions, which allows for a deeper and more nuanced engagement with LLMs. In this paper, we propose an optimal control framework tailored for multi-round interactions with LLMs. This framework provides a unified mathematical structure that not only systematizes the existing PE methods but also sets the stage for rigorous analytical improvements. Furthermore, we extend this framework to include PE via ensemble methods and multi-agent collaboration, thereby enlarging the scope of applicability. By adopting an optimal control perspective, we offer fresh insights into existing PE methods and highlight theoretical challenges that warrant future research. Besides, our work lays a foundation for the development of more effective and interpretable PE methods.
• Abstract（参考訳）: Prompt Engineering (PE)は、複雑なタスクの解決において、LLM(Large Language Models)を導く重要なテクニックとして登場した。 その重要性は、人間と機械の相互作用の効率と効率を著しく向上させる可能性によって強調される。 タスクが複雑化するにつれて、最近の高度なPE手法は、LLMとのより深く、よりニュアンスなエンゲージメントを可能にするマルチラウンドインタラクションを受け入れるために、シングルラウンドインタラクションの制限を超えて拡張されている。 本稿では,LLMとのマルチラウンドインタラクションに適した最適制御フレームワークを提案する。 このフレームワークは、既存のPEメソッドを体系化するだけでなく、厳密な解析的改善の段階を設定できる統一された数学的構造を提供する。 さらに,本フレームワークを,アンサンブル手法とマルチエージェント協調によるPEを含むように拡張し,適用範囲を拡大する。 最適制御の観点を採用することで、既存のPE手法に対する新たな洞察を提供し、将来の研究を保証できる理論上の課題を強調します。 さらに,本研究は,より効率的かつ解釈可能なPE手法の開発の基礎となる。

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