The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts

📄 arXiv: 2402.10949v2 📥 PDF

作者: Rick Battle, Teja Gollapudi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-09 (更新: 2024-02-20)

💡 一句话要点

通过自动化提示优化提升大语言模型性能

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

关键词: 大语言模型 提示优化 积极思维 自动化技术 模型性能 系统消息 思维链

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在提示构造上存在显著的性能差异，尤其是在不同模型之间。
  2. 本研究提出通过引入“积极思维”提示和自动化提示优化来提升模型性能，探索其有效性。
  3. 实验结果表明，自动化提示优化在多数情况下优于手动优化，尤其是在小型模型中表现突出。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在解决问题和基本数学能力方面表现出色，但其效果高度依赖于提示的构造。本研究量化了将“积极思维”融入系统消息对提示的影响，并与系统提示优化进行了比较。我们评估了60种系统消息片段的组合，测试了在不同模型上的表现。结果显示，模型间的表现并不普遍一致，但在大多数情况下，加入“积极思维”提示对模型性能有正面影响。值得注意的是，Llama2-70B在未使用思维链时表现出例外，最佳系统消息为无提示。最终，我们发现自动化提示优化是提升性能的最有效方法，尤其在小型开源模型中表现突出。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在提示构造上的性能不一致性问题，尤其是如何有效利用提示来提升模型的解题能力。现有方法往往依赖于手动调整提示，导致效率低下且效果不稳定。

核心思路：论文的核心思路是引入“积极思维”提示，并通过自动化提示优化技术来系统性地提升模型性能。通过对比不同提示的效果，探索其对模型输出的影响。

技术框架：研究采用了60种系统消息片段的组合，结合思维链提示与否，评估在三个不同参数规模的模型上的表现。整体流程包括提示设计、模型训练和性能评估三个主要阶段。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了自动化提示优化方法，能够在复杂的提示组合中快速找到最佳提示，从而显著提升模型性能。这一方法与传统的手动优化方法相比，具有更高的效率和更好的效果。

关键设计：在实验中，采用了不同的系统消息片段组合，并对比了使用与不使用思维链的效果。关键参数设置包括模型的规模（从7亿到70亿参数）和提示的具体内容，确保了实验的全面性和系统性。

📊 实验亮点

实验结果显示，自动化提示优化方法在大多数情况下显著提升了模型性能，尤其是在小型开源模型中。具体而言，最佳的“积极思维”提示在多个模型上均表现出色，且在Llama2-70B模型中，未使用思维链时的最佳提示为无提示，显示出模型对提示的敏感性和复杂性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、客服、内容生成等多个场景，能够帮助开发更智能的对话系统和自动化工具。通过优化提示，模型可以更好地理解用户意图，提高交互质量，进而推动人工智能在实际应用中的广泛落地。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable problem-solving and basic mathematics abilities. However, their efficacy is highly contingent on the formulation of the prompt. This study endeavors to quantify the influence of incorporating "positive thinking" into the system message of the prompt, then compare that to systematic prompt optimization. We assess the performance of 60 combinations of system message snippets, tested with and without Chain of Thought prompting, across three models with parameters ranging from 7 to 70 billion on the GSM8K dataset. Our findings reveal that results do not universally generalize across models. In most instances, the inclusion of "positive thinking" prompts positively affected model performance. Notably, however, Llama2-70B exhibited an exception when not utilizing Chain of Thought, as the optimal system message was found to be none at all. Given the combinatorial complexity, and thus computation time, of experimenting with hand-tuning prompts for large black-box models, we then compared the performance of the best "positive thinking" prompt against the output of systematic prompt optimization. We show that employing an automated prompt optimizer emerges as the most effective method for enhancing performance, even when working with smaller open-source models. Additionally, our findings reveal that the highest-scoring, automatically-optimized prompt exhibits a degree of peculiarity far beyond expectations.