Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introducing MAPO: Momentum-Aided Gradient Descent Prompt Optimization

論文の概要: Introducing MAPO: Momentum-Aided Gradient Descent Prompt Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19499v2
Date: Fri, 01 Nov 2024 16:45:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-04 14:32:29.801309
Title: Introducing MAPO: Momentum-Aided Gradient Descent Prompt Optimization
Title（参考訳）: MAPOの導入: Momentum-Aided Gradient Descent Prompt Optimization
Authors: Anthony Cui, Pranav Nandyalam, Ethan Cheung, Kevin Zhu,
Abstract要約: ProTeGi上に構築されたMAPOは、肯定的な自然言語「段階的」と運動量に基づく拡張を使用して、プロンプトを効果的に洗練する。 MAPOは、ProTeGiよりも少ないAPI呼び出しと高いF1スコアで、より速い収束時間を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.660242118349614
License:
Abstract: Momentum-Aided Prompt Optimization (MAPO) enhances the efficiency and efficacy of prompt optimization for Large Language Models (LLMs). Building on ProTeGi, MAPO uses positive natural language "gradients" and a momentum-based extension to refine prompts effectively. By tracking gradient history, MAPO avoids local minima and oscillations. It also utilizes beam search and an Upper Confidence Bound (UCB) algorithm for balanced candidate expansion and selection. Benchmark testing shows that MAPO achieves faster convergence time with fewer API calls and higher F1 scores than ProTeGi, proving it as a robust and scalable solution for automated prompt engineering in LLMs.
Abstract（参考訳）: Momentum-Aided Prompt Optimization (MAPO) は,Large Language Models (LLMs) の迅速な最適化の効率性と有効性を高める。 ProTeGi上に構築されたMAPOは、肯定的な自然言語「段階的」と運動量に基づく拡張を使用して、プロンプトを効果的に洗練する。勾配履歴を追跡することにより、MAPOは局所的なミニマムや発振を避ける。また、ビームサーチとアッパー信頼境界(UCB)アルゴリズムを利用して、バランスの取れた候補の展開と選択を行う。ベンチマークテストによると、MAPOはAPI呼び出しが少なく、ProTeGiよりもF1スコアが高く、LLMの自動プロンプトエンジニアリングのための堅牢でスケーラブルなソリューションとして証明されている。

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