PRL: Prompts from Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.14412v1 📥 PDF

作者: Paweł Batorski, Adrian Kosmala, Paul Swoboda

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于强化学习的自动提示生成方法PRL以解决提示工程挑战

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 提示工程 强化学习 自动化生成 自然语言处理 文本分类 摘要生成 文本简化

📋 核心要点

  1. 现有的提示工程方法通常依赖于专家的直觉，缺乏自动化和普适性，难以适应不同任务的需求。
  2. PRL通过强化学习自动生成提示，能够创造出在训练中未见的新示例，从而提高提示的多样性和有效性。
  3. 在分类任务中，PRL比之前的方法提高了2.58%的准确率，并在摘要任务中提升了ROUGE分数，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

有效的提示工程仍然是充分利用大型语言模型（LLMs）能力的核心挑战。尽管精心设计的提示可以显著提升性能，但其构建通常需要专家的直觉和对任务的细致理解。此外，最具影响力的提示往往依赖于微妙的语义线索，这些线索可能超出人类的感知，但对引导LLM行为至关重要。本文提出了PRL（Prompts from Reinforcement Learning），一种基于强化学习的自动提示生成新方法。与以往方法不同，PRL能够生成在训练期间未见过的新颖少量示例。我们的研究在文本分类、简化和摘要等多个基准测试中实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有提示工程方法的局限性，特别是其对专家知识的依赖和缺乏自动化的问题。现有方法往往无法生成多样化的提示，限制了大型语言模型的性能。

核心思路：PRL的核心思路是利用强化学习自动生成提示，通过训练模型来识别和生成有效的提示，从而减少对人工设计的依赖。这样的设计可以提高提示的适应性和多样性。

技术框架：PRL的整体架构包括数据收集、强化学习训练和提示生成三个主要模块。首先，通过收集任务相关的数据来训练模型，然后利用强化学习算法优化提示生成策略，最后生成适用于特定任务的提示。

关键创新：PRL的最大创新在于其能够生成在训练期间未见过的新颖少量示例，这一特性使其在提示生成的灵活性和多样性上超越了传统方法。

关键设计：在技术细节上，PRL采用了特定的奖励机制来评估生成提示的有效性，并使用了适合文本生成的网络结构，以确保生成的提示能够有效引导LLM的行为。

📊 实验亮点

PRL在多个基准测试中表现出色，分类任务的准确率比APE提高了2.58%，比EvoPrompt提高了1.00%。在摘要任务中，ROUGE分数平均提高了4.32，简化任务中的SARI分数提高了6.93，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本分类、摘要生成和文本简化等任务。通过自动生成高效的提示，PRL能够帮助研究人员和开发者更好地利用大型语言模型，提升其在实际应用中的表现，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Effective prompt engineering remains a central challenge in fully harnessing the capabilities of LLMs. While well-designed prompts can dramatically enhance performance, crafting them typically demands expert intuition and a nuanced understanding of the task. Moreover, the most impactful prompts often hinge on subtle semantic cues, ones that may elude human perception but are crucial for guiding LLM behavior. In this paper, we introduce PRL (Prompts from Reinforcement Learning), a novel RL-based approach for automatic prompt generation. Unlike previous methods, PRL can produce novel few-shot examples that were not seen during training. Our approach achieves state-of-the-art performance across a range of benchmarks, including text classification, simplification, and summarization. On the classification task, it surpasses prior methods by 2.58% over APE and 1.00% over EvoPrompt. Additionally, it improves the average ROUGE scores on the summarization task by 4.32 over APE and by 2.12 over EvoPrompt and the SARI score on simplification by 6.93 over APE and by 6.01 over EvoPrompt. Our code is available at https://github.com/Batorskq/prl .