論文の概要: Are Large Language Models Good Prompt Optimizers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02101v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 09:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:01:27.498137
• Title: Are Large Language Models Good Prompt Optimizers?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは迅速な最適化に役立つか?
• Authors: Ruotian Ma, Xiaolei Wang, Xin Zhou, Jian Li, Nan Du, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
• Abstract要約: 我々は,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするために研究を行っている。 以上の結果から, LLMは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦慮し, 自己の事前知識に偏っていることが明らかとなった。 我々は、より制御可能な方法でターゲットモデルの振舞いを直接最適化する新しい「自動振舞い最適化」パラダイムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.48910201816223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based Automatic Prompt Optimization, which typically utilizes LLMs as Prompt Optimizers to self-reflect and refine prompts, has shown promising performance in recent studies. Despite the success, the underlying mechanism of this approach remains unexplored, and the true effectiveness of LLMs as Prompt Optimizers requires further validation. In this work, we conducted a comprehensive study to uncover the actual mechanism of LLM-based Prompt Optimization. Our findings reveal that the LLM optimizers struggle to identify the true causes of errors during reflection, tending to be biased by their own prior knowledge rather than genuinely reflecting on the errors. Furthermore, even when the reflection is semantically valid, the LLM optimizers often fail to generate appropriate prompts for the target models with a single prompt refinement step, partly due to the unpredictable behaviors of the target models. Based on the observations, we introduce a new "Automatic Behavior Optimization" paradigm, which directly optimizes the target model's behavior in a more controllable manner. We hope our study can inspire new directions for automatic prompt optimization development.
• Abstract（参考訳）: LLMをベースとしたオートマチック・プロンプト・オプティマイザ(Automatic Prompt Optimization, LLM)は, 近年の研究で有望な性能を示した。 成功にもかかわらず、このアプローチの基盤となるメカニズムは未解明のままであり、Prompt OptimizersとしてのLLMの真の有効性にはさらなる検証が必要である。 本研究では,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするための総合的研究を行った。 この結果から, LLMオプティマイザは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦労していることが明らかとなった。 さらに、リフレクションが意味的に有効である場合でも、llmオプティマイザは、ターゲットモデルの予測不能な振る舞いのために、単一のプロンプトリファインメントステップで、ターゲットモデルに対して適切なプロンプトを生成することができないことが多い。 観察に基づいて,より制御しやすい方法で対象モデルの動作を直接最適化する新しい「自動行動最適化」パラダイムを導入する。 この研究が、自動最適化開発のための新しい方向性を刺激できることを願っています。

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