論文の概要: Characterizing Fitness Landscape Structures in Prompt Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05375v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 11:52:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.474934
• Title: Characterizing Fitness Landscape Structures in Prompt Engineering
• Title（参考訳）: プロンプト工学における繊維性景観構造の特徴付け
• Authors: Arend Hintze,
• Abstract要約: 本稿では,即時工学におけるフィットネスランドスケープ構造の体系的解析について述べる。 私たちは根本的に異なる地形のトポロジーを明らかにします。 本研究は,迅速なエンジニアリングランドスケープにおける最適化の複雑さを理解するための実証的基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While prompt engineering has emerged as a crucial technique for optimizing large language model performance, the underlying optimization landscape remains poorly understood. Current approaches treat prompt optimization as a black-box problem, applying sophisticated search algorithms without characterizing the landscape topology they navigate. We present a systematic analysis of fitness landscape structures in prompt engineering using autocorrelation analysis across semantic embedding spaces. Through experiments on error detection tasks with two distinct prompt generation strategies -- systematic enumeration (1,024 prompts) and novelty-driven diversification (1,000 prompts) -- we reveal fundamentally different landscape topologies. Systematic prompt generation yields smoothly decaying autocorrelation, while diversified generation exhibits non-monotonic patterns with peak correlation at intermediate semantic distances, indicating rugged, hierarchically structured landscapes. Task-specific analysis across 10 error detection categories reveals varying degrees of ruggedness across different error types. Our findings provide an empirical foundation for understanding the complexity of optimization in prompt engineering landscapes.
• Abstract（参考訳）: プロンプトエンジニアリングは大規模言語モデルのパフォーマンスを最適化する重要な手法として登場したが、根底にある最適化の状況はいまだに理解されていない。 現在のアプローチでは、ブラックボックス問題としてプロンプト最適化を扱い、ナビゲーションするランドスケープトポロジを特徴付けることなく、洗練された探索アルゴリズムを適用している。 本稿では, セマンティック埋め込み空間における自己相関解析を用いて, 即時工学におけるフィットネスランドスケープ構造を体系的に解析する。 2つの異なるプロンプト生成戦略(システマティック列挙(1,024プロンプト)とノベルティ駆動のダイバーシフィケーション(1,000プロンプト))によるエラー検出タスクの実験を通じて、根本的に異なるランドスケープトポロジーを明らかにした。 体系的な即時生成はスムーズに自己相関を減衰させ、一方、多様化された生成は中間的な意味的距離でピーク相関を持つ非単調なパターンを示し、頑丈で階層的に構造化された風景を示す。 10のエラー検出カテゴリにまたがるタスク固有の分析では、さまざまなエラータイプにまたがる頑丈さが明らかになる。 本研究は,迅速なエンジニアリングランドスケープにおける最適化の複雑さを理解するための実証的基盤を提供する。

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