論文の概要: PRompt Optimization in Multi-Step Tasks (PROMST): Integrating Human Feedback and Heuristic-based Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08702v4
• Date: Thu, 03 Oct 2024 16:11:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:57.009717
• Title: PRompt Optimization in Multi-Step Tasks (PROMST): Integrating Human Feedback and Heuristic-based Sampling
• Title（参考訳）: マルチステップタスク(PROMST):人間のフィードバックとヒューリスティックに基づくサンプリングの統合
• Authors: Yongchao Chen, Jacob Arkin, Yilun Hao, Yang Zhang, Nicholas Roy, Chuchu Fan,
• Abstract要約: マルチステップタスク(PROMST)におけるPRompt Optimizationを導入する。 人間が設計したフィードバックルールを組み込んで、改善のための直接提案を自動的に提供する。 これは、人間工学的なプロンプトと、他のいくつかのプロンプト最適化手法の両方において、11の代表的なマルチステップタスクよりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.0605311279483
• License:
• Abstract: Prompt optimization aims to find the best prompt to a large language model (LLM) for a given task. LLMs have been successfully used to help find and improve prompt candidates for single-step tasks. However, realistic tasks for agents are multi-step and introduce new challenges: (1) Prompt content is likely to be more extensive and complex, making it more difficult for LLMs to analyze errors, (2) the impact of an individual step is difficult to evaluate, and (3) different people may have varied preferences about task execution. While humans struggle to optimize prompts, they are good at providing feedback about LLM outputs; we therefore introduce a new LLM-driven discrete prompt optimization framework PRompt Optimization in Multi-Step Tasks (PROMST) that incorporates human-designed feedback rules to automatically offer direct suggestions for improvement. We also use an extra learned heuristic model that predicts prompt performance to efficiently sample from prompt candidates. This approach significantly outperforms both human-engineered prompts and several other prompt optimization methods across 11 representative multi-step tasks (an average 10.6\%-29.3\% improvement to current best methods on five LLMs respectively). We believe our work can serve as a benchmark for automatic prompt optimization for LLM-driven multi-step tasks. Datasets and Codes are available at https://github.com/yongchao98/PROMST. Project Page is available at https://yongchao98.github.io/MIT-REALM-PROMST.
• Abstract（参考訳）: Prompt最適化は、与えられたタスクに対して、大きな言語モデル(LLM)の最良のプロンプトを見つけることを目的としている。 LLMはシングルステップタスクのプロンプト候補の発見と改善に成功している。 しかし, エージェントの現実的なタスクは多段階であり, 1) プロンプト内容がより広範かつ複雑になり, LLM がエラー解析を困難にすること,(2) 個別のステップの影響を評価することが困難であること,(3) 異なる人がタスク実行に関して様々な好みを持っていること,など,新たな課題がもたらされる。 人間はプロンプトの最適化に苦労するが、LLM出力に関するフィードバックを提供するのに長けており、我々は、人間の設計したフィードバックルールを組み込んで、改善のための直接提案を自動で提供する、新しいLCM駆動離散プロンプト最適化フレームワークであるPRompt Optimization in Multi-Step Tasks (PROMST)を導入する。 また,プロンプト候補から効率的にサンプリングするために,プロンプト性能を予測できる学習ヒューリスティックモデルも使用しています。 このアプローチは、人間工学的なプロンプトと、11の代表的なマルチステップタスクにまたがるいくつかのプロンプト最適化手法(平均10.6\%-29.3\%が現在の5つのLLMのベストメソッドにそれぞれ改善されている)の両方を大きく上回っている。 LLM駆動型マルチステップタスクの自動プロンプト最適化のベンチマークとして機能すると考えています。 DatasetsとCodesはhttps://github.com/yongchao98/PROMSTで入手できる。 Project Pageはhttps://yongchao98.github.io/MIT-REALM-PROMSTで入手できる。

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