論文の概要: SEE: Strategic Exploration and Exploitation for Cohesive In-Context Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11347v2
• Date: Sat, 12 Jul 2025 20:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:20.954229
• Title: SEE: Strategic Exploration and Exploitation for Cohesive In-Context Prompt Optimization
• Title（参考訳）: SEE:Cohesive In-Context Prompt Optimizationのための戦略的探索と爆発
• Authors: Wendi Cui, Zhuohang Li, Hao Sun, Damien Lopez, Kamalika Das, Bradley Malin, Sricharan Kumar, Jiaxin Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のための新しい結合型インコンテキストプロンプト最適化フレームワークを提案する。 SEEは、メタヒューリスティック最適化の原則を採用し、戦略的に探索と活用を行うスケーラブルで効率的なプロンプト最適化フレームワークである。 SEEは最先端のベースライン法を大幅に上回り、平均性能は13.94、計算コストは58.67である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.975505323004427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing optimal prompts for Large Language Models (LLMs) is a complicated and resource-intensive task, often requiring substantial human expertise and effort. Existing approaches typically separate the optimization of prompt instructions and in-context learning examples, leading to incohesive prompts that are defined and represented by suboptimal task performance. To overcome these challenges, we propose a novel Cohesive In-Context Prompt Optimization framework that refines both prompt instructions and examples. However, formulating such an optimization in the discrete and high-dimensional space of natural language poses significant challenges in both convergence and computational efficiency. To address these issues, we introduce SEE, a scalable and efficient prompt optimization framework that adopts metaheuristic optimization principles and strategically balances exploration and exploitation to enhance optimization performance and achieve efficient convergence. SEE features a quad-phased design that alternates between global traversal (exploration) and local optimization (exploitation) and adaptively chooses LLM operators during the optimization process. We have conducted a comprehensive evaluation across 35 benchmark tasks, and SEE significantly outperforms state-of-the-art baseline methods by a large margin, achieving an average performance gain of 13.94 while reducing computational costs by 58.67.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の最適なプロンプトの設計は複雑でリソース集約的な作業であり、しばしば人間の専門知識と努力を必要とする。 既存のアプローチは、通常、プロンプト命令とインコンテキスト学習例の最適化を分離し、非結合的なプロンプトが定義され、サブ最適タスクのパフォーマンスによって表現される。 これらの課題を克服するために,我々は,素早い指示と実例の両方を洗練させる,新しい結合型In-Context Prompt Optimizationフレームワークを提案する。 しかし、自然言語の離散空間と高次元空間におけるそのような最適化の定式化は、収束と計算効率の両方において大きな課題をもたらす。 メタヒューリスティック最適化の原則を採用し,探索と利用の戦略的バランスを取り,最適化性能を高め,効率的な収束を実現するための,スケーラブルで効率的なプロンプト最適化フレームワークであるSEEを紹介する。 SEEは、グローバルトラバーサル(探索)と局所最適化(探索)を交互に行い、最適化プロセス中にLLM演算子を適応的に選択する四相設計を特徴としている。 我々は35のベンチマークタスクに対して総合的な評価を行い、SEEは最先端のベースライン手法を大きなマージンで大幅に上回り、平均性能は13.94で計算コストは58.67に削減した。

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