論文の概要: Towards Hierarchical Multi-Agent Workflows for Zero-Shot Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20252v1
• Date: Thu, 30 May 2024 17:05:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:19:40.087794
• Title: Towards Hierarchical Multi-Agent Workflows for Zero-Shot Prompt Optimization
• Title（参考訳）: ゼロショットプロンプト最適化のための階層型マルチエージェントワークフローに向けて
• Authors: Yuchi Liu, Jaskirat Singh, Gaowen Liu, Ali Payani, Liang Zheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザの質問に答える上で大きな進歩を見せている。 LLMの出力の品質はプロンプト設計に大きく依存しており、優れたプロンプトによってLLMが非常に難しい問題に正しく答えられる可能性がある。 LLMの階層構造を提案し、まず、正確な指示と正確な単語を階層的に生成し、次に、このプロンプトを用いてユーザクエリの最終回答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.200989737492595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown great progress in responding to user questions, allowing for a multitude of diverse applications. Yet, the quality of LLM outputs heavily depends on the prompt design, where a good prompt might enable the LLM to answer a very challenging question correctly. Therefore, recent works have developed many strategies for improving the prompt, including both manual crafting and in-domain optimization. However, their efficacy in unrestricted scenarios remains questionable, as the former depends on human design for specific questions and the latter usually generalizes poorly to unseen scenarios. To address these problems, we give LLMs the freedom to design the best prompts according to themselves. Specifically, we include a hierarchy of LLMs, first constructing a prompt with precise instructions and accurate wording in a hierarchical manner, and then using this prompt to generate the final answer to the user query. We term this pipeline Hierarchical Multi-Agent Workflow, or HMAW. In contrast with prior works, HMAW imposes no human restriction and requires no training, and is completely task-agnostic while capable of adjusting to the nuances of the underlying task. Through both quantitative and qualitative experiments across multiple benchmarks, we verify that despite its simplicity, the proposed approach can create detailed and suitable prompts, further boosting the performance of current LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザの質問に答える上で大きな進歩を示しており、多種多様なアプリケーションを可能にしている。 しかし、LLMの出力の品質はプロンプト設計に大きく依存しており、優れたプロンプトによってLLMが非常に難しい問題に正しく答えられる可能性がある。 そのため、最近の研究は、手作業とドメイン内最適化の両方を含む、プロンプトを改善するための多くの戦略を開発してきた。 しかしながら、制限のないシナリオにおけるそれらの有効性は疑問の余地がなく、前者は特定の質問に対して人間設計に依存し、後者は通常、目に見えないシナリオに対してあまり一般化しない。 これらの問題に対処するため、私たちはLLMに対して、自分たちで最適なプロンプトを設計する自由を与えます。 具体的には、LLMの階層構造を含み、まず、正確な指示と正確な単語を階層的に生成し、次にこのプロンプトを使用して、ユーザクエリの最終回答を生成する。 このパイプラインを階層的マルチエージェントワークフロー(Hierarchical Multi-Agent Workflow, HMAW)と呼ぶ。 従来の作業とは対照的に、HMAWは人間の制約を課さず、訓練も必要とせず、基礎となるタスクのニュアンスに調整できるが、完全にタスクに依存しない。 複数のベンチマークにまたがる定量的および定性的な実験により、提案手法は単純さにもかかわらず、詳細かつ適切なプロンプトを生成でき、現在のLLMの性能をさらに向上させることができることを確認した。

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