論文の概要: Align-Pro: A Principled Approach to Prompt Optimization for LLM Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03486v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 03:14:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:26.445372
• Title: Align-Pro: A Principled Approach to Prompt Optimization for LLM Alignment
• Title（参考訳）: Align-Pro: LLMアライメントのプロンプト最適化の原理的アプローチ
• Authors: Prashant Trivedi, Souradip Chakraborty, Avinash Reddy, Vaneet Aggarwal, Amrit Singh Bedi, George K. Atia,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な社会的および意思決定プロセスに統合されつつある。 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)のような従来の手法は、微調整モデルパラメータによるアライメントを実現する。 対照的に、迅速な最適化はLLMアライメントのためのRLHFの代替となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71270945505082
• License:
• Abstract: The alignment of large language models (LLMs) with human values is critical as these models become increasingly integrated into various societal and decision-making processes. Traditional methods, such as reinforcement learning from human feedback (RLHF), achieve alignment by fine-tuning model parameters, but these approaches are often computationally expensive and impractical when models are frozen or inaccessible for parameter modification. In contrast, prompt optimization is a viable alternative to RLHF for LLM alignment. While the existing literature has shown empirical promise of prompt optimization, its theoretical underpinning remains under-explored. We address this gap by formulating prompt optimization as an optimization problem and try to provide theoretical insights into the optimality of such a framework. To analyze the performance of the prompt optimization, we study theoretical suboptimality bounds and provide insights in terms of how prompt optimization depends upon the given prompter and target model. We also provide empirical validation through experiments on various datasets, demonstrating that prompt optimization can effectively align LLMs, even when parameter fine-tuning is not feasible.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と人的価値の整合性は、これらのモデルが様々な社会的・意思決定プロセスに統合されていくにつれて重要となる。 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)のような従来の手法は、微調整モデルパラメータによるアライメントを実現するが、これらの手法は、モデルが凍結されたり、パラメータ修正ができない場合、しばしば計算的に高価で実用的ではない。 対照的に、迅速な最適化はLLMアライメントのためのRLHFの代替となる。 既存の文献では即時最適化の実証的な可能性を示しているが、その理論的基盤は未解明のままである。 本稿では,最適化問題として即時最適化を定式化し,そのようなフレームワークの最適性に関する理論的洞察を提供することにより,このギャップに対処する。 提案手法の最適化性能を解析するために,理論的な準最適境界について検討し,最適化が与えられたプロンプトとターゲットモデルにどのように依存するかを考察する。 また,パラメータの微調整が不可能な場合でも,高速な最適化がLLMを効果的に整合させることができることを示す。

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