論文の概要: Rethinking Prompt Optimizers: From Prompt Merits to Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09930v2
• Date: Tue, 20 May 2025 11:48:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 12:33:37.373992
• Title: Rethinking Prompt Optimizers: From Prompt Merits to Optimization
• Title（参考訳）: プロンプト最適化の再考: プロンプトメリットから最適化へ
• Authors: Zixiao Zhu, Hanzhang Zhou, Zijian Feng, Tianjiao Li, Chua Jia Jim Deryl, Mak Lee Onn, Gee Wah Ng, Kezhi Mao,
• Abstract要約: MePOは、メリット対応のプロンプトから構築された、メリット誘導型で軽量で、ローカルにデプロイ可能なプロンプトトレーニングデータセットである。 MePOはオンライン最適化を避け、コストとプライバシの懸念を低減し、明確で解釈可能なメリットを学習することで、大規模な推論モデルと軽量推論モデルの両方に効果的に一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.01541576309104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt optimization (PO) provides a practical way to improve response quality when users lack the time or expertise to manually craft effective prompts. Existing methods typically rely on advanced, large-scale LLMs like GPT-4 to generate optimized prompts. However, due to limited downward compatibility, verbose, instruction-heavy prompts from advanced LLMs can overwhelm lightweight inference models and degrade response quality. In this work, we rethink prompt optimization through the lens of interpretable design. We first identify a set of model-agnostic prompt quality merits and empirically validate their effectiveness in enhancing prompt and response quality. We then introduce MePO, a merit-guided, lightweight, and locally deployable prompt optimizer trained on our preference dataset built from merit-aligned prompts generated by a lightweight LLM. Unlike prior work, MePO avoids online optimization reliance, reduces cost and privacy concerns, and, by learning clear, interpretable merits, generalizes effectively to both large-scale and lightweight inference models. Experiments demonstrate that MePO achieves better results across diverse tasks and model types, offering a scalable and robust solution for real-world deployment. The code and dataset can be found in https://github.com/MidiyaZhu/MePO
• Abstract（参考訳）: プロンプト最適化(PO)は、ユーザが効果的なプロンプトを手作業で作成する時間や専門知識を欠いた場合に、応答品質を改善するための実践的な方法を提供する。 既存の手法は通常、最適化されたプロンプトを生成するために、GPT-4のような高度なLLMに依存している。 しかし、下位互換性が限られているため、高度なLCMからの命令重み付きプロンプトは軽量な推論モデルに圧倒され、応答品質が低下する可能性がある。 本研究では,解釈可能な設計のレンズによる迅速な最適化について再考する。 まず、モデルに依存しないプロンプト品質のメリットのセットを特定し、プロンプトと応答品質を向上する上での有効性を実証的に検証する。 次に、軽量LLMによって生成されたメリット整合プロンプトから構築された、好みデータセットに基づいてトレーニングされた、メリット誘導された、軽量で、ローカルにデプロイ可能なプロンプトオプティマイザであるMePOを紹介します。 従来の作業とは異なり、MePOはオンライン最適化の信頼性を回避し、コストとプライバシの懸念を低減し、明確で解釈可能なメリットを学習することで、大規模な推論モデルと軽量推論モデルの両方に効果的に一般化する。 実験によると、MePOはさまざまなタスクやモデルタイプにまたがってより良い結果をもたらし、現実のデプロイメントにスケーラブルで堅牢なソリューションを提供する。 コードとデータセットはhttps://github.com/MidiyaZhu/MePOで確認できる。

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