Characterizing Fitness Landscape Structures in Prompt Engineering

📄 arXiv: 2509.05375v1 📥 PDF

作者: Arend Hintze

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

通过自相关分析语义空间，揭示Prompt工程中适应度景观结构的特性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Prompt工程 适应度景观 自相关分析 语义嵌入 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 当前Prompt工程缺乏对底层优化景观的理解，通常将其视为黑盒问题。
  2. 该研究通过自相关分析语义嵌入空间，系统分析Prompt工程中的适应度景观结构。
  3. 实验表明，不同的Prompt生成策略会导致不同的景观拓扑结构，并揭示了任务相关的崎岖性差异。

📝 摘要（中文）

Prompt工程已成为优化大型语言模型性能的关键技术，但其底层的优化景观仍然缺乏理解。现有方法将prompt优化视为黑盒问题，应用复杂的搜索算法，而没有描述它们所导航的景观拓扑结构。本文利用语义嵌入空间中的自相关分析，对prompt工程中的适应度景观结构进行了系统分析。通过对两种不同的prompt生成策略（系统枚举（1024个prompt）和新颖性驱动的多样化（1000个prompt））在错误检测任务上的实验，揭示了根本不同的景观拓扑结构。系统prompt生成产生平滑衰减的自相关，而多样化生成表现出非单调模式，在中间语义距离处具有峰值相关性，表明存在崎岖、分层结构的景观。对10个错误检测类别进行的特定任务分析揭示了不同错误类型之间不同程度的崎岖性。我们的发现为理解prompt工程景观中的优化复杂性提供了经验基础。

🔬 方法详解

问题定义：Prompt工程旨在优化大型语言模型（LLM）的性能，但现有方法通常将prompt优化视为黑盒问题，缺乏对底层优化景观的理解。这意味着研究人员无法有效地指导prompt的搜索过程，导致效率低下，并且难以理解不同prompt策略的优劣。

核心思路：本文的核心思路是通过分析prompt在语义空间中的自相关性来表征适应度景观的结构。自相关性反映了语义相似的prompt在性能上的相关程度。如果语义相似的prompt具有相似的性能，则景观是平滑的；反之，如果语义相似的prompt性能差异很大，则景观是崎岖的。通过分析自相关性，可以了解prompt工程中优化问题的复杂性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）使用不同的prompt生成策略（系统枚举和新颖性驱动的多样化）生成prompt集合；2）将prompt嵌入到语义空间中，例如使用预训练的语言模型；3）计算prompt在语义空间中的距离；4）计算prompt性能的自相关性，即性能与语义距离之间的关系；5）分析自相关性曲线，以确定适应度景观的结构。

关键创新：该研究的关键创新在于将适应度景观分析方法应用于prompt工程领域。通过自相关分析，揭示了不同prompt生成策略下适应度景观的拓扑结构差异。这为理解prompt工程的复杂性提供了新的视角，并为设计更有效的prompt优化算法提供了指导。

关键设计：该研究的关键设计包括：1）使用两种不同的prompt生成策略，即系统枚举和新颖性驱动的多样化，以探索不同的景观拓扑结构；2）使用语义嵌入空间来表示prompt，以便计算prompt之间的语义距离；3）使用自相关函数来量化性能与语义距离之间的关系；4）对10个不同的错误检测类别进行分析，以探索任务相关的景观结构差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，系统prompt生成产生平滑衰减的自相关，而多样化生成表现出非单调模式，在中间语义距离处具有峰值相关性，表明存在崎岖、分层结构的景观。此外，对10个错误检测类别进行的特定任务分析揭示了不同错误类型之间不同程度的崎岖性。这些结果为理解prompt工程景观中的优化复杂性提供了经验基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升Prompt工程的效率和效果。通过理解适应度景观的结构，可以设计更有效的prompt优化算法，例如，针对崎岖的景观，可以采用更全局的搜索策略；针对平滑的景观，可以采用更局部的搜索策略。此外，该研究还可以帮助研究人员更好地理解不同prompt策略的优劣，从而选择更合适的prompt生成方法。

📄 摘要（原文）

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.