論文の概要: metaTextGrad: Automatically optimizing language model optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18524v1
• Date: Sat, 24 May 2025 05:40:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.476794
• Title: metaTextGrad: Automatically optimizing language model optimizers
• Title（参考訳）: metaTextGrad: 自動最適化言語モデルオプティマイザ
• Authors: Guowei Xu, Mert Yuksekgonul, Carlos Guestrin, James Zou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、学習アルゴリズム、評価、最適化タスクにますます使われている。 近年の研究では、モデルプロンプトやデモ、予測自体、その他のコンポーネントの自動最適化にLLMベースの手法を用いることで、AIシステムのパフォーマンスが大幅に向上することが示されている。 提案手法は,メタプロンプトとメタ構造という2つの重要なコンポーネントから構成される。この2つの組み合わせは,複数のベンチマークにおけるパフォーマンスを著しく向上させ,最高のベースラインと比較して平均6%の絶対性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.39185344194562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used in learning algorithms, evaluations, and optimization tasks. Recent studies have shown that using LLM-based optimizers to automatically optimize model prompts, demonstrations, predictions themselves, or other components can significantly enhance the performance of AI systems, as demonstrated by frameworks such as DSPy and TextGrad. However, optimizers built on language models themselves are usually designed by humans with manual design choices; optimizers themselves are not optimized. Moreover, these optimizers are general purpose by design, to be useful to a broad audience, and are not tailored for specific tasks. To address these challenges, we propose metaTextGrad, which focuses on designing a meta-optimizer to further enhance existing optimizers and align them to be good optimizers for a given task. Our approach consists of two key components: a meta prompt optimizer and a meta structure optimizer. The combination of these two significantly improves performance across multiple benchmarks, achieving an average absolute performance improvement of up to 6% compared to the best baseline.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、学習アルゴリズム、評価、最適化タスクにますます使われている。 近年の研究では、DSPyやTextGradといったフレームワークが示すように、LLMベースのオプティマイザを使用してモデルプロンプトやデモ、予測自体、その他のコンポーネントの自動最適化がAIシステムのパフォーマンスを大幅に向上できることが示されている。 しかしながら、言語モデル自体上に構築されたオプティマイザは、通常は人間が手動で設計する。 さらに、これらのオプティマイザは設計上は汎用的であり、幅広い聴衆にとって有用であり、特定のタスクには適していない。 これらの課題に対処するため,メタテキストGradを提案する。メタ最適化器を設計し,既存の最適化器をさらに強化し,与えられたタスクに対して優れた最適化器となるように調整する。 このアプローチは,メタプロンプトオプティマイザとメタ構造オプティマイザの2つの重要なコンポーネントから構成される。 これら2つの組み合わせにより、複数のベンチマークのパフォーマンスが大幅に向上し、最高のベースラインに比べて平均で6%パフォーマンスが向上した。

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