論文の概要: Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers:
An Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17564v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 15:05:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 15:57:23.500317
- Title: Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers:
An Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers
- Title（参考訳）: プロンプトオプティマイザとしての大規模言語モデルの可能性:グラディエントモデルオプティマイザを用いた分析
- Authors: Xinyu Tang, Xiaolei Wang, Wayne Xin Zhao, Siyuan Lu, Yaliang Li and
Ji-Rong Wen
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトの設計について検討する。
モデルパラメータ学習における2つの重要な要素を同定する。
特に、勾配に基づく最適化から理論的な枠組みや学習手法を借用し、改良された戦略を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.2038169433773
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic prompt optimization is an important approach to improving the
performance of large language models (LLMs). Recent research demonstrates the
potential of using LLMs as prompt optimizers, which can generate improved task
prompts via iterative refinement. In this paper, we propose a novel perspective
to investigate the design of LLM-based prompt optimizers, by drawing an analogy
with gradient-based model optimizers. To connect these two approaches, we
identify two pivotal factors in model parameter learning: update direction and
update method. Focused on the two aspects, we borrow the theoretical framework
and learning methods from gradient-based optimization to design improved
strategies for LLM-based prompt optimizers. By systematically analyzing a rich
set of improvement strategies, we further develop a capable Gradient-inspired
LLM-based Prompt Optimizer called GPO. At each step, it first retrieves
relevant prompts from the optimization trajectory as the update direction.
Then, it utilizes the generation-based refinement strategy to perform the
update, while controlling the edit distance through a cosine-based decay
strategy. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and efficiency of
GPO. In particular, GPO brings an additional improvement of up to 56.8% on
Big-Bench Hard and 55.3% on MMLU compared to baseline methods.
- Abstract（参考訳）: 自動プロンプト最適化は,大規模言語モデル(LLM)の性能向上のための重要なアプローチである。
近年の研究では、LCMをプロンプトオプティマイザとして使用し、反復的な改善によって改善されたタスクプロンプトを生成する可能性を実証している。
本稿では,勾配に基づくモデルオプティマイザを例示することにより,llmに基づくプロンプトオプティマイザの設計を検討するための新しい視点を提案する。
これら2つのアプローチをつなぐために,モデルパラメータ学習における2つの重要な要因を同定した。
2つの側面に着目して、勾配に基づく最適化から理論フレームワークと学習手法を借用し、LCMに基づくプロンプト最適化のための改善戦略を設計する。
改良戦略の豊富な集合を体系的に解析することにより,GPO と呼ばれる,グラディエントにインスパイアされた LLM ベースのプロンプト最適化器をさらに発展させる。
各ステップで、まず最適化軌道から関連するプロンプトを更新方向として取得する。
そして、世代ベースの精錬戦略を利用して更新を行い、コサインベースの崩壊戦略を介して編集距離を制御する。
大規模な実験は、GPOの有効性と効率を実証する。
特にGPOは、ベースライン法と比較して、Big-Bench Hardで56.8%、MMLUで55.3%の改善を加えた。
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