論文の概要: Symbolic Prompt Program Search: A Structure-Aware Approach to Efficient Compile-Time Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02319v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 23:22:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:25:00.699445
• Title: Symbolic Prompt Program Search: A Structure-Aware Approach to Efficient Compile-Time Prompt Optimization
• Title（参考訳）: 記号型プロンプトプログラム探索: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,プロンプトプログラムのコンパイル時最適化を行うSAMMOを紹介する。 SAMMOは記号レベルでプロンプトプログラムを表しており、豊富な変換が可能である。 SAMMOは,(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いて,従来の手法を一般化し,複雑なプロンプトの性能を向上させることを示す。
• 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: In many modern LLM applications, such as retrieval augmented generation, prompts have become programs themselves. In these settings, prompt programs are repeatedly called with different user queries or data instances. A big practical challenge is optimizing such prompt programs. Recent work has mostly focused on either simple prompt programs or assumed that the general structure of a prompt program is fixed. We introduce SAMMO, a framework to perform symbolic prompt program search for compile-time optimizations of prompt programs. SAMMO represents prompt programs on a symbolic level which 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）: 検索拡張生成などの最近のLLMアプリケーションでは、プロンプト自体がプログラムになっている。 これらの設定では、プロンプトプログラムは異なるユーザクエリやデータインスタンスで繰り返し呼び出される。 大きな課題は、このようなプロンプトプログラムを最適化することである。 最近の研究は主に単純なプロンプトプログラムに焦点を当てているか、あるいはプロンプトプログラムの一般的な構造が固定されていると仮定している。 本稿では,プロンプトプログラムのコンパイル時最適化のためのシンボリック・プロンプト・プログラム検索を行うSAMMOを紹介する。 SAMMOはシンボルレベルでプロンプトプログラムを表現し、最適化中に検索できる豊富な変換セットを可能にする。 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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