論文の概要: DLPO: Towards a Robust, Efficient, and Generalizable Prompt Optimization Framework from a Deep-Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13413v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 17:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:35:59.100898
• Title: DLPO: Towards a Robust, Efficient, and Generalizable Prompt Optimization Framework from a Deep-Learning Perspective
• Title（参考訳）: DLPO: 深層学習の視点からのロバストで効率的で汎用的なプロンプト最適化フレームワーク
• Authors: Dengyun Peng, Yuhang Zhou, Qiguang Chen, Jinhao Liu, Jingjing Chen, Libo Qin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、よく設計されたプロンプトによって、様々なタスクで顕著に成功している。 最近の研究では、自動的なプロンプト最適化を有望な解決策として検討している。 これらの努力にもかかわらず、既存の手法は、堅牢性、効率性、一般化において重要な課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.46304718700959
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across diverse tasks, largely driven by well-designed prompts. However, crafting and selecting such prompts often requires considerable human effort, significantly limiting its scalability. To mitigate this, recent studies have explored automated prompt optimization as a promising solution. Despite these efforts, existing methods still face critical challenges in robustness, efficiency, and generalization. To systematically address these challenges, we first conduct an empirical analysis to identify the limitations of current reflection-based prompt optimization paradigm. Building on these insights, we propose 7 innovative approaches inspired by traditional deep learning paradigms for prompt optimization (DLPO), seamlessly integrating these concepts into text-based gradient optimization. Through these advancements, we progressively tackle the aforementioned challenges and validate our methods through extensive experimentation. We hope our study not only provides valuable guidance for future research but also offers a comprehensive understanding of the challenges and potential solutions in prompt optimization. Our code is available at https://github.com/sfasfaffa/DLPO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、よく設計されたプロンプトによって、様々なタスクで顕著に成功している。 しかし、そのようなプロンプトを作成して選択するには、そのスケーラビリティを著しく制限する、かなりの人的努力が必要になることが多い。 これを軽減するため、最近の研究では、自動的なプロンプト最適化を有望な解決策として検討している。 これらの努力にもかかわらず、既存の手法は、堅牢性、効率性、一般化において重要な課題に直面している。 これらの課題を体系的に解決するために、我々はまず、現在のリフレクションベースのプロンプト最適化パラダイムの限界を特定するための経験的分析を行う。 そこで本研究では,これらの概念をテキストベース勾配最適化(DLPO)にシームレスに統合し,従来のディープラーニングパラダイムにインスパイアされた7つの革新的なアプローチを提案する。 これらの進歩を通じて、先述した課題に徐々に取り組み、広範な実験を通じて手法を検証する。 我々は,今後の研究に価値あるガイダンスを提供するだけでなく,迅速な最適化における課題と潜在的な解決策の包括的理解を提供することを期待している。 私たちのコードはhttps://github.com/sfasfaffa/DLPO.comで利用可能です。

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