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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09930v3
• Date: Mon, 11 Aug 2025 08:19:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 16:55:52.757483
• 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はメリット誘導型プロンプトデータセットでトレーニングされた、メリット誘導型でローカルにデプロイ可能なプロンプトである。 MePOはオンライン最適化を避け、プライバシーの懸念を減らし、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 LLMs' self-generation ability to optimize prompts. However, due to limited downward compatibility, the instruction-heavy prompts generated by advanced LLMs can overwhelm lightweight inference models and degrade response quality, while also lacking interpretability due to implicit optimization. In this work, we rethink prompt optimization through the lens of explicit and 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, locally deployable prompt optimizer trained on our merit-guided prompt preference dataset generated by a lightweight LLM. MePO avoids online optimization, reduces 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, model 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、プロンプトを最適化するためのLLMの自己生成能力に依存している。 しかし、下位互換性が限られているため、高度なLCMによって生成される命令重みのプロンプトは、軽量な推論モデルと応答品質を圧倒し、暗黙の最適化による解釈性に欠ける。 本研究では、明示的かつ解釈可能な設計のレンズを通して、迅速な最適化を再考する。 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誘導プロンプト選好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を紹介した。 MePOはオンライン最適化を避け、プライバシーの懸念を減らし、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。 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よい結果が得られ、実際のデプロイメントにスケーラブルでロバストなソリューションを提供する、という実験結果が、https://github.com/MidiyaZhu/MePOで公開されている。

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