論文の概要: Beyond Prompt Content: Enhancing LLM Performance via Content-Format Integrated Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04295v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 16:25:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:08.496753
• Title: Beyond Prompt Content: Enhancing LLM Performance via Content-Format Integrated Prompt Optimization
• Title（参考訳）: プロンプトコンテンツを超えて:コンテンツ形式統合プロンプト最適化によるLLM性能向上
• Authors: Yuanye Liu, Jiahang Xu, Li Lyna Zhang, Qi Chen, Xuan Feng, Yang Chen, Zhongxin Guo, Yuqing Yang, Peng Cheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがって重要な能力を示しており、実世界の有効性は、しばしばプロンプト設計によって引き起こされる。 本稿では,コンテント形式統合プロンプト最適化(CFPO)について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.383340746120727
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown significant capability across various tasks, with their real-world effectiveness often driven by prompt design. While recent research has focused on optimizing prompt content, the role of prompt formatting, a critical but often overlooked dimension, has received limited systematic investigation. In this paper, we introduce Content-Format Integrated Prompt Optimization (CFPO), an innovative methodology that jointly optimizes both prompt content and formatting through an iterative refinement process. CFPO leverages natural language mutations to explore content variations and employs a dynamic format exploration strategy that systematically evaluates diverse format options. Our extensive evaluations across multiple tasks and open-source LLMs demonstrate that CFPO demonstrates measurable performance improvements compared to content-only optimization methods. This highlights the importance of integrated content-format optimization and offers a practical, model-agnostic approach to enhancing LLM performance. Code is available at https://github.com/HenryLau7/CFPO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがって重要な能力を示しており、実世界の有効性は、しばしばプロンプト設計によって引き起こされる。 最近の研究では、プロンプトコンテンツの最適化に焦点が当てられているが、批判的ではあるが見過ごされる次元であるプロンプトフォーマッティングの役割は、限られた体系的な調査を受けている。 本稿では,コンテントフォーマット統合プロンプト最適化(CFPO)について紹介する。これは,反復的な洗練プロセスを通じて,プロンプトコンテンツとフォーマットの両方を共同で最適化する革新的な手法である。 CFPOは自然言語の突然変異を利用してコンテンツのバリエーションを探索し、様々なフォーマットオプションを体系的に評価する動的フォーマット探索戦略を採用している。 複数のタスクやオープンソースのLCMに対して広範な評価を行った結果,CFPOはコンテントのみの最適化手法と比較して測定可能な性能向上を示すことがわかった。 このことは、コンテンツフォーマット最適化の統合の重要性を強調し、LLM性能を向上させるための実用的でモデルに依存しないアプローチを提供する。 コードはhttps://github.com/HenryLau7/CFPOで入手できる。

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