論文の概要: Naive Prompt Optimization: Rethinking the Need for Complex Prompt Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27266v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 15:47:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.474885
- Title: Naive Prompt Optimization: Rethinking the Need for Complex Prompt Search
- Title（参考訳）: Naive Prompt Optimization: 複雑なPrompt検索の必要性を再考する
- Abstract要約: ロールアウトフィードバックを持つ教師モデルを用いてプロンプトを反復的に修正する軽量単行法であるNaive Prompt Optimization (NPO)を導入する。
NPOは、より少ないロールアウトでGEPAよりも同等または優れたパフォーマンスを実現し、より強力な教師モデルによってその優位性は向上する。
対話型ゲームでは NPO は GEPA と広く競合し続けているが、GRPO は最適化を急ぐのに適さないタスクで性能が向上している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.73039786601649
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Efficiently improving autonomous agents across diverse tasks is central to accelerating recursive self-improvement (RSI) in agentic AI, with prompt optimization emerging as a promising approach capable of delivering performance gains comparable to those achieved by fine-tuning model weights, while reducing computational costs in both optimization and serving. However, recent developments increasingly favor unnecessarily complex prompt optimizers. We introduce Naive Prompt Optimization (NPO), a lightweight single-lineage method that iteratively revises prompts using a teacher model with rollout feedback. NPO achieves comparable or better performance than GEPA with fewer rollouts, and its advantage increases with stronger teacher models, suggesting that stronger teacher reasoning can partially substitute for optimizer-side search complexity. In interactive games, NPO remains broadly competitive with GEPA, while GRPO performs better on some tasks less amenable to prompt optimization. We also show that NPO-optimized prompts elicit similar performance improvements when applied verbatim to other student models, especially across models within the same family. Overall, our preliminary results show that simple, linear prompt optimization can rival substantially more sophisticated and complex search procedures.
- Abstract（参考訳）: さまざまなタスクにわたる自律エージェントの効率的な改善は、エージェントAIにおける再帰的自己改善(RSI)の加速の中心である。
しかし、近年の進歩は必然的に複雑なプロンプトオプティマイザを好んでいる。
ロールアウトフィードバックを持つ教師モデルを用いてプロンプトを反復的に修正する軽量単行法であるNaive Prompt Optimization (NPO)を導入する。
NPO はより少ないロールアウトで GEPA よりも同等あるいは優れた性能を達成し、より強力な教師モデルによってその優位性が向上し、より強力な教師推論が部分的に最適化側検索の複雑さに取って代わる可能性があることを示唆している。
対話型ゲームでは NPO は GEPA と広く競合し続けているが、GRPO は最適化を急ぐのに適さないタスクで性能が向上している。
また,NPOに最適化されたプロンプトは,他の学生モデル,特に同家族内のモデルに適用した場合に,同様の性能向上をもたらすことを示す。
予備的な結果から, 単純で線形なプロンプト最適化は, より高度で複雑な探索手順に匹敵する可能性が示唆された。
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