論文の概要: GAAPO: Genetic Algorithmic Applied to Prompt Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07157v3
- Date: Wed, 16 Apr 2025 09:41:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-17 11:14:46.807505
- Title: GAAPO: Genetic Algorithmic Applied to Prompt Optimization
- Title（参考訳）: GAAPO: プロンプト最適化に応用した遺伝的アルゴリズム
- Authors: Xavier Sécheresse, Jacques-Yves Guilbert--Ly, Antoine Villedieu de Torcy,
- 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顕著な能力を示しており、その性能は入力プロンプトの品質に大きく依存している。
迅速なエンジニアリングは有効であると証明されているが、通常は手動による調整に依存しており、時間を要するため、潜在的に最適ではない。
本稿では,代々のプロンプトを進化させるために遺伝的原理を活用するハイブリッド最適化フレームワークであるPrompt Optimizationに応用したジェネティックアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various tasks, with their performance heavily dependent on the quality of input prompts. While prompt engineering has proven effective, it typically relies on manual adjustments, making it time-consuming and potentially suboptimal. This paper introduces GAAPO (Genetic Algorithm Applied to Prompt Optimization), a novel hybrid optimization framework that leverages genetic algorithm principles to evolve prompts through successive generations. Unlike traditional genetic approaches that rely solely on mutation and crossover operations, GAAPO integrates multiple specialized prompt generation strategies within its evolutionary framework. Through extensive experimentation on diverse datasets including ETHOS, MMLU-Pro, and GPQA, our analysis reveals several important point for the future development of automatic prompt optimization methods: importance of the tradeoff between the population size and the number of generations, effect of selection methods on stability results, capacity of different LLMs and especially reasoning models to be able to automatically generate prompts from similar queries... Furthermore, we provide insights into the relative effectiveness of different prompt generation strategies and their evolution across optimization phases. These findings contribute to both the theoretical understanding of prompt optimization and practical applications in improving LLM performance.
- 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顕著な能力を示しており、その性能は入力プロンプトの品質に大きく依存している。
迅速なエンジニアリングは有効であると証明されているが、通常は手動による調整に依存しており、時間を要するため、潜在的に最適ではない。
本稿では,GAAPO(Genetic Algorithm Applied to Prompt Optimization)について紹介する。
突然変異と交叉操作にのみ依存する従来の遺伝学的アプローチとは異なり、GAAPOは進化の枠組みに複数の特別なプロンプト生成戦略を統合する。
ETHOS, MMLU-Pro, GPQAなどの多種多様なデータセットの広範な実験を通じて, 自動的なプロンプト最適化手法の今後の発展に向けた重要なポイントとして, 人口規模と世代数とのトレードオフの重要性, 選択方法が安定性に与える影響, 異なるLLMの容量, 特に類似クエリからプロンプトを自動生成可能な推論モデルなどを明らかにした。
さらに、異なるプロンプト生成戦略の相対的有効性および最適化フェーズにおけるそれらの進化に関する洞察を提供する。
これらの知見は, 迅速な最適化の理論的理解と, LLMの性能向上への実践的応用に寄与する。
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