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。

関連論文リスト

Meta-Prompt Optimization for LLM-Based Sequential Decision Making [24.050701239196876]
大規模言語モデル(LLM)は、シーケンシャルな意思決定タスクを解決するエージェントとして採用されている。メタプロンプトにおけるタスク記述とメタインストラクションを自動的に最適化する,プロンプト最適化(EXPO)のためのEXPonential-weightアルゴリズムを提案する。また、EXPOを拡張して、メタプロンプトの例を最適化し、パフォーマンスをさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-02T09:22:39Z)
GReaTer: Gradients over Reasoning Makes Smaller Language Models Strong Prompt Optimizers [52.17222304851524]
本稿では,タスク固有の推論よりも勾配情報を直接組み込む新しいプロンプト最適化手法であるGReaTerを紹介する。 GReaTerはタスク損失勾配を利用して、オープンソースの軽量言語モデルのためのプロンプトの自己最適化を可能にする。 GReaTerは、従来の最先端のプロンプト最適化手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-12T20:59:43Z)
LLaMA-Berry: Pairwise Optimization for O1-like Olympiad-Level Mathematical Reasoning [56.273799410256075]
このフレームワークはMonte Carlo Tree Search (MCTS)と反復的なSelf-Refineを組み合わせて推論パスを最適化する。このフレームワークは、一般的なベンチマークと高度なベンチマークでテストされており、探索効率と問題解決能力の点で優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-03T18:12:29Z)
Revisiting OPRO: The Limitations of Small-Scale LLMs as Optimizers [15.809293135844756]
比較的小規模な言語モデル(LLM)を用いた自動プロンプトのためのOPROを再検討する。 OPROは小規模なLLMにおいて限られた有効性を示し、推論能力は最適化能力を制限している。我々は,モデル能力と計算コストの両方を考慮するために,将来的な自動プロンプトエンジニアリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:33:50Z)
Localized Zeroth-Order Prompt Optimization [54.964765668688806]
そこで我々は,ZOPO(Localized zeroth-order prompt optimization)という新しいアルゴリズムを提案する。 ZOPOはニューラル・タンジェント・カーネルをベースとしたガウス法を標準ゼロ階次最適化に取り入れ、高速な局所最適探索を高速化する。注目すべきは、ZOPOは最適化性能とクエリ効率の両方の観点から、既存のベースラインを上回っていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-05T14:18:15Z)
Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers: Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers [108.72225067368592]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトの設計について検討する。モデルパラメータ学習における2つの重要な要素を同定する。グラディエントにインスパイアされた Prompt ベースの GPO を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T15:05:32Z)
PhaseEvo: Towards Unified In-Context Prompt Optimization for Large Language Models [9.362082187605356]
本稿では、LLMの生成能力と進化アルゴリズムのグローバル検索能力を組み合わせた効率的な自動プロンプト最適化フレームワークであるPhaseEvoについて述べる。 PhaseEvoは、優れた効率を維持しながら、最先端のベースライン手法を大きなマージンで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-17T17:47:10Z)
Are Large Language Models Good Prompt Optimizers? [65.48910201816223]
我々は,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするために研究を行っている。以上の結果から, LLMは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦慮し, 自己の事前知識に偏っていることが明らかとなった。我々は、より制御可能な方法でターゲットモデルの振舞いを直接最適化する新しい「自動振舞い最適化」パラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-03T09:48:54Z)
Speeding Up Multi-Objective Hyperparameter Optimization by Task Similarity-Based Meta-Learning for the Tree-Structured Parzen Estimator [37.553558410770314]
本稿では,タスク間のトップドメインの重複によって定義されるタスク類似性を用いて,TPEの取得機能をメタラーニング設定に拡張する。実験では,表付きHPOベンチマークでMO-TPEを高速化し,最先端の性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-13T17:33:02Z)
Meta-Learning with Adaptive Hyperparameters [55.182841228303225]
我々は、MAMLフレームワークの補完的要素、インナーループ最適化(あるいは高速適応)に焦点を当てる。高速適応プロセスを大幅に向上させる新しい重み更新ルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-31T08:05:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。