論文の概要: Why Prompt Design Matters and Works: A Complexity Analysis of Prompt Search Space in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10084v2
• Date: Sun, 01 Jun 2025 05:23:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.197785
• Title: Why Prompt Design Matters and Works: A Complexity Analysis of Prompt Search Space in LLMs
• Title（参考訳）: なぜプロンプトデザインが重要か : LLMにおけるプロンプト検索空間の複雑度解析
• Authors: Xiang Zhang, Juntai Cao, Jiaqi Wei, Chenyu You, Dujian Ding,
• Abstract要約: いくつかのプロンプトが成功し、他が失敗する理由を説明する理論的フレームワークを提供する。 与えられたタスクに対して、最適なプロンプトを見つけ、プロンプト空間のサイズを特徴付ける複雑さを解析する。 私たちの理論は効果的なプロンプト設計の背景にある原則を明らかにし、CoTを使用する自己指導的なプロンプトである"ステップバイステップ"がパフォーマンスを著しく阻害することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.941209553757274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable successes of large language models (LLMs), the underlying Transformer architecture has inherent limitations in handling complex reasoning tasks. Chain-of-thought (CoT) prompting has emerged as a practical workaround, but most CoT-based methods rely on a single, generic prompt such as "think step by step", with no task-specific adaptation. These approaches expect the model to discover an effective reasoning path on its own, forcing it to search through a vast prompt space. In contrast, several studies have explored task-specific prompt designs to boost performance. However, these designs are typically developed through trial and error, lacking theoretical grounding. As a result, prompt engineering remains largely ad hoc and unguided. In this paper, we provide a theoretical framework that explains why some prompts succeed while others fail. We show that prompts function as selectors, extracting task-relevant information from the model's full hidden state during CoT reasoning. Each prompt defines a unique trajectory through the answer space, and the choice of trajectory is crucial for task performance and future navigation within the space. We analyze the complexity of finding optimal prompts and characterize the size of the prompt space for a given task. Our theory reveals principles behind effective prompt design and shows that naive CoT-using self-guided prompts like "think step by step"-can severely hinder performance. Through experiments, we show that optimal prompt search can lead to more than a 50% improvement on reasoning tasks, providing a theoretical foundation for prompt engineering.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLMs)の顕著な成功にもかかわらず、基盤となるTransformerアーキテクチャは複雑な推論タスクを扱う際に本質的に制限がある。 チェーン・オブ・シンクレット(CoT)のプロンプトは実践的な回避策として登場したが、ほとんどのCoTベースの手法はタスク固有の適応を持たない「ステップ・バイ・ステップ」のような単一の汎用的なプロンプトに依存している。 これらのアプローチは、モデルが自身で効果的な推論経路を発見することを期待し、広大な急進空間を探索せざるを得ない。 対照的に、いくつかの研究は、性能を高めるためにタスク固有のプロンプト設計を調査してきた。 しかしながら、これらの設計は典型的には試行錯誤によって開発され、理論的根拠が欠如している。 結果として、急進的なエンジニアリングは大半がアドホックで無ガイドのままである。 本稿では、なぜ成功し、他は失敗するのかを説明する理論的枠組みを提供する。 提案手法はセレクタとして機能し,CoT推論中にモデルの全隠れ状態からタスク関連情報を抽出する。 それぞれのプロンプトは、応答空間を通してユニークな軌道を定義し、その軌道の選択は、その空間内のタスク性能と将来のナビゲーションに不可欠である。 与えられたタスクに対して、最適なプロンプトを見つけ、プロンプト空間のサイズを特徴付ける複雑さを解析する。 私たちの理論は効果的なプロンプト設計の背景にある原則を明らかにし、CoTを使用する自己指導的なプロンプトである"ステップバイステップ"がパフォーマンスを著しく阻害することを示している。 実験により,最適なプロンプト探索は推論タスクを50%以上改善し,プロンプトエンジニアリングの理論的基盤を提供することを示す。

関連論文リスト

• Why Reasoning Matters? A Survey of Advancements in Multimodal Reasoning (v1) [66.51642638034822]
  推論は人間の知性の中心であり、多様なタスクにまたがる構造化された問題解決を可能にする。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、算術、常識、記号領域における推論能力を大幅に向上させてきた。 本稿では,テキストおよびマルチモーダルLLMにおける推論手法の簡潔かつ洞察に富んだ概要について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T04:04:56Z)
• When More is Less: Understanding Chain-of-Thought Length in LLMs [53.77747102201451]
  CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の多段階推論能力を高める しかし、ほとんどのモデルやタスクでは、CoT長の増加は一貫して推論精度の向上につながりますか? 本稿では, 推論ステップの数が増加するにつれて, 性能は向上するが, 最終的には低下する,というニュアンスな関係を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T05:28:59Z)
• Supervised Chain of Thought [5.389461633686935]
  Chain of Thought (CoT)は複雑な推論タスクを解決するための有望なアプローチを提供する。 ワンプロンプト・フォー・オールアプローチは、正しい推論ステップを生成するためにモデルに重大な課題をもたらす。 タスク固有の監督が、プロンプト空間を正確にナビゲートし、最適な性能を達成するためにいかに重要であるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T06:25:27Z)
• Make LLMs better zero-shot reasoners: Structure-orientated autonomous reasoning [52.83539473110143]
  本稿では,Large Language Models (LLM) の質問をよりよく理解するための構造指向分析手法を提案する。 複雑な質問応答タスクの信頼性をさらに向上するために,多エージェント推論システム,構造指向自律推論エージェント(SARA)を提案する。 大規模な実験により,提案システムの有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:30:33Z)
• Instance-adaptive Zero-shot Chain-of-Thought Prompting [32.700073951068575]
  Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) は,実世界の推論タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能向上のための,シンプルかつ効果的な戦略として出現する。 この研究は、良いプロンプトと悪いプロンプトを適応的に微分することで、代替のゼロショットCoT推論スキームとして、インスタンス適応プロンプトアルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T16:00:34Z)
• On the Empirical Complexity of Reasoning and Planning in LLMs [29.588100727466976]
  Chain-of-Thought(CoT)、tree-of-Thought(ToT)、および関連するテクニックは、大規模言語モデル(LLM)を用いた複雑な推論タスクにおいて、実際に驚くほどうまく機能する。 この研究は、実験ケーススタディを実行し、パフォーマンスの利点を機械学習における十分に確立されたサンプルと計算の複雑さの原則に結びつけることによって、根本的な理由を追求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T03:34:27Z)
• Large Language Models as an Indirect Reasoner: Contrapositive and Contradiction for Automated Reasoning [74.90592233107712]
  本稿では,直接推論 (DR) と間接推論 (IR) を並列な複数の推論経路として考慮し,最終解を導出する直接間接推論 (DIR) 手法を提案する。 我々のDIR法は単純だが有効であり、既存のCoT法と簡単に統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T03:41:12Z)
• Parrot Mind: Towards Explaining the Complex Task Reasoning of Pretrained Large Language Models with Template-Content Structure [66.33623392497599]
  テンプレート・コンテント構造(T-C構造)と呼ばれる構造は指数レベルから線形レベルへの可能な空間を減少させることができることを示す。 モデルがタスク構成を達成でき、線形から対数への学習に必要なスペースをさらに削減できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T06:57:45Z)
• Prompt Space Optimizing Few-shot Reasoning Success with Large Language Models [7.453926835095568]
  プロンプトエンジニアリングにより、算術的推論、質問応答、要約、関係抽出、機械翻訳、感情分析などの様々なタスクにおいて、大きな言語モデル(LLM)が優れている。 現在のアプローチでは、最適なプロンプトを決定するための厳密な数学的解決策が欠如している。 提案手法では,テキスト埋め込みを用いて行列分解による基底ベクトルを取得し,すべてのプロンプトを表す空間を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T15:43:16Z)
• Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought: A Theoretical Perspective [39.47116013338394]
  CoT(Chain-of-Thought prompting)は,大規模言語モデル(LLM)の性能を劇的に向上させる 我々は、CoTが動的プログラミング(Dynamic Programming)として知られる一般的な意思決定問題に対処できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T17:59:21Z)
• Towards Understanding Chain-of-Thought Prompting: An Empirical Study of What Matters [82.84696222087396]
  CoT(Chain-of-Thought)の促進により,大規模言語モデル(LLM)の多段階推論能力が劇的に向上する 無効な実演でもCoT推論が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T05:20:54Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。