論文の概要: Prompts As Programs: A Structure-Aware Approach to Efficient Compile-Time Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02319v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 21:35:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:19:01.519656
• Title: Prompts As Programs: A Structure-Aware Approach to Efficient Compile-Time Prompt Optimization
• Title（参考訳）: Prompts as Programs: 効率的なコンパイル時プロンプト最適化のための構造認識アプローチ
• Authors: Tobias Schnabel, Jennifer Neville,
• Abstract要約: 本稿では,メタプロンプトプログラムのコンパイル時最適化のためのフレームワークSAMMOを紹介する。 SAMMOは従来の手法を一般化し,命令チューニングにおける複雑なプロンプト,(2)RAGパイプラインチューニング,(3)プロンプト圧縮の性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.012833238074332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can now handle longer and more complex inputs, which facilitate the use of more elaborate prompts. However, prompts often require some tuning to improve performance for deployment. Recent work has proposed automatic prompt optimization methods, but as prompt complexity and LLM strength increase, many prompt optimization techniques are no longer sufficient and a new approach is needed to optimize {\em meta prompt programs}. To address this, we introduce SAMMO, a framework for {\em compile-time} optimizations of metaprompt programs, which represent prompts as structured objects that allows for a rich set of transformations that can be searched over during optimization. We show that SAMMO generalizes previous methods and improves the performance of complex prompts on (1) instruction tuning, (2) RAG pipeline tuning, and (3) prompt compression, across several different LLMs. We make all code available open-source at https://github.com/microsoft/sammo .
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はより長い複雑な入力を扱えるようになり、より精巧なプロンプトの使用が容易になった。 しかしながら、プロンプトはデプロイメントのパフォーマンスを改善するためにいくつかのチューニングを必要とすることが多い。 最近の研究で自動的なプロンプト最適化法が提案されているが、プロンプト複雑性とLLM強度の増加に伴い、多くのプロンプト最適化技術はもはや不十分であり、メタプロンプトプログラムを最適化するには新しいアプローチが必要である。 そこで本研究では,メタプロンプトプログラムのコンパイル時最適化のためのフレームワークSAMMOを紹介し,プロンプトを構造化オブジェクトとして表現し,最適化中に検索可能な変換のリッチなセットを実現する。 SAMMO は従来の手法を一般化し,(1) 命令チューニング,(2) RAG パイプラインチューニング,(3) プロンプト圧縮における複雑なプロンプトの性能を向上させる。 すべてのコードはhttps://github.com/microsoft/sammoで公開しています。

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