論文の概要: SCULPT: Systematic Tuning of Long Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20788v2
• Date: Sun, 23 Mar 2025 16:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 18:41:58.8745
• Title: SCULPT: Systematic Tuning of Long Prompts
• Title（参考訳）: SCULPT:Long Promptのシステマティックチューニング
• Authors: Shanu Kumar, Akhila Yesantarao Venkata, Shubhanshu Khandelwal, Bishal Santra, Parag Agrawal, Manish Gupta,
• Abstract要約: 本稿では,迅速な最適化を階層木改良問題として扱うフレームワークを提案する。 SCULPTはプロンプトをツリー構造として表現し、コンテキスト整合性を維持しながらターゲット変更を可能にする。 より安定し、解釈可能なプロンプト修正を生成し、タスク間のより良い一般化を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.00433893207345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt optimization is essential for effective utilization of large language models (LLMs) across diverse tasks. While existing optimization methods are effective in optimizing short prompts, they struggle with longer, more complex ones, often risking information loss and being sensitive to small perturbations. To address these challenges, we propose SCULPT (Systematic Tuning of Long Prompts), a framework that treats prompt optimization as a hierarchical tree refinement problem. SCULPT represents prompts as tree structures, enabling targeted modifications while preserving contextual integrity. It employs a Critic-Actor framework that generates reflections and applies actions to refine the prompt. Evaluations demonstrate SCULPT's effectiveness on long prompts, its robustness to adversarial perturbations, and its ability to generate high-performing prompts even without any initial human-written prompt. Compared to existing state of the art methods, SCULPT consistently improves LLM performance by preserving essential task information while applying structured refinements. Both qualitative and quantitative analyses show that SCULPT produces more stable and interpretable prompt modifications, ensuring better generalization across tasks.
• Abstract（参考訳）: プロンプト最適化は多種多様なタスクにわたる大規模言語モデル(LLM)の有効活用に不可欠である。 既存の最適化手法はショートプロンプトの最適化に有効であるが、より長く、より複雑な方法では困難であり、情報損失のリスクが高く、小さな摂動に敏感である。 これらの課題に対処するため,SCULPT(Systematic Tuning of Long Prompts)を提案する。 SCULPTはプロンプトをツリー構造として表現し、コンテキスト整合性を維持しながらターゲット変更を可能にする。 それは、リフレクションを生成し、プロンプトを洗練させるためにアクションを適用するCritic-Actorフレームワークを使用している。 SCULPTの有効性は、長いプロンプトにおける有効性、敵の摂動に対する頑健性、そして初期の人間によるプロンプトを使わずにハイパフォーマンスなプロンプトを生成する能力を示す。 既存の最先端手法と比較して、SCULPTは構造化された精細化を適用しながら必須のタスク情報を保存することにより、LCMの性能を一貫して改善する。 定性的かつ定量的な分析は、SCULPTがより安定で解釈可能な即時的な修正を生み出し、タスク間のより良い一般化を保証することを示している。

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