論文の概要: SPRIG: Improving Large Language Model Performance by System Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14826v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 18:51:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:22:22.772721
• Title: SPRIG: Improving Large Language Model Performance by System Prompt Optimization
• Title（参考訳）: SPRIG:システムプロンプト最適化による大規模言語モデルの性能向上
• Authors: Lechen Zhang, Tolga Ergen, Lajanugen Logeswaran, Moontae Lee, David Jurgens,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は多くのシナリオで印象的な機能を示しているが、そのパフォーマンスはプロンプトの選択に依存している。 本研究では,モデルの性能を最大化するために,既定成分からのプロンプトを反復的に構築する編集に基づく遺伝的アルゴリズムであるSPRIGを提案する。 47種類のタスクの集合に対して,システムプロンプトの性能を評価し,一般化性を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.96513122345295
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in many scenarios, but their performance depends, in part, on the choice of prompt. Past research has focused on optimizing prompts specific to a task. However, much less attention has been given to optimizing the general instructions included in a prompt, known as a system prompt. To address this gap, we propose SPRIG, an edit-based genetic algorithm that iteratively constructs prompts from prespecified components to maximize the model's performance in general scenarios. We evaluate the performance of system prompts on a collection of 47 different types of tasks to ensure generalizability. Our study finds that a single optimized system prompt performs on par with task prompts optimized for each individual task. Moreover, combining system and task-level optimizations leads to further improvement, which showcases their complementary nature. Experiments also reveal that the optimized system prompts generalize effectively across model families, parameter sizes, and languages. This study provides insights into the role of system-level instructions in maximizing LLM potential.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は多くのシナリオで印象的な機能を示しているが、そのパフォーマンスは部分的にはプロンプトの選択に依存している。 過去の研究は、タスク固有のプロンプトの最適化に重点を置いてきた。 しかし、システムプロンプトとして知られるプロンプトに含まれる一般的な命令を最適化するためには、はるかに注意が払われていない。 このギャップに対処するために、SPRIGを提案する。SPRIGは、既定成分からのプロンプトを反復的に構築し、一般的なシナリオにおけるモデルの性能を最大化する。 47種類のタスクの集合に対して,システムプロンプトの性能を評価し,一般化性を確保する。 本研究は,各タスクに最適化されたタスクプロンプトと同等に,単一の最適化されたシステムプロンプトが実行可能であることを明らかにする。 さらに、システムとタスクレベルの最適化を組み合わせることで、さらなる改善がもたらされる。 実験により、最適化されたシステムはモデルファミリ、パラメータサイズ、言語を効果的に一般化することが明らかとなった。 本研究では,LLMポテンシャルの最大化におけるシステムレベル命令の役割について考察する。

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