SEE: Strategic Exploration and Exploitation for Cohesive In-Context Prompt Optimization

📄 arXiv: 2402.11347v2 📥 PDF

作者: Wendi Cui, Zhuohang Li, Hao Sun, Damien Lopez, Kamalika Das, Bradley Malin, Sricharan Kumar, Jiaxin Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-17 (更新: 2025-07-12)

备注: Accepted to ACL 2025 (Main Conference)

💡 一句话要点

提出SEE框架以优化大语言模型的提示设计

🎯 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 元启发式优化 自然语言处理 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有提示优化方法通常将提示指令与示例分开处理，导致提示不连贯，影响任务表现。
  2. 本文提出SEE框架，通过同时优化提示指令和示例，采用探索与利用的平衡策略，提升优化效率。
  3. SEE在35个基准任务上表现优异，平均性能提升13.94，计算成本降低58.67，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

设计适用于大型语言模型（LLMs）的最佳提示是一项复杂且资源密集的任务，通常需要大量的人力专业知识和努力。现有方法通常将提示指令和上下文学习示例的优化分开，导致提示不连贯且表现不佳。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的连贯上下文提示优化框架，旨在同时优化提示指令和示例。然而，在自然语言的离散和高维空间中进行此类优化面临显著的收敛性和计算效率挑战。为此，本文引入SEE，一个可扩展且高效的提示优化框架，采用元启发式优化原则，战略性地平衡探索与利用，以提升优化性能并实现高效收敛。SEE具有四阶段设计，交替进行全局遍历（探索）和局部优化（利用），并在优化过程中自适应选择LLM操作符。经过对35个基准任务的全面评估，SEE显著超越了最先进的基线方法，平均性能提升13.94，同时计算成本降低58.67。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有提示优化方法中提示指令与示例分离导致的提示不连贯问题，影响了大型语言模型的任务表现。

核心思路：提出SEE框架，通过同时优化提示指令和示例，采用元启发式优化原则，平衡探索与利用，以提高优化性能和收敛效率。

技术框架：SEE框架采用四阶段设计，交替进行全局探索和局部优化，优化过程中自适应选择LLM操作符，确保在高维离散空间中的有效优化。

关键创新：SEE的创新在于其四阶段设计和探索-利用平衡策略，这与现有方法的单一优化路径形成鲜明对比，显著提升了优化效果。

关键设计：SEE在参数设置上采用自适应选择机制，损失函数设计考虑了提示的连贯性与任务表现，确保了优化过程的高效性与有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SEE在35个基准任务上的实验结果显示，平均性能提升达13.94，计算成本降低58.67，显著优于现有最先进的基线方法，证明了其在提示优化中的有效性和高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等，能够显著提升大语言模型在实际应用中的表现和效率。未来，SEE框架有望推动更广泛的智能系统开发，提升人机交互的自然性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Designing optimal prompts for Large Language Models (LLMs) is a complicated and resource-intensive task, often requiring substantial human expertise and effort. Existing approaches typically separate the optimization of prompt instructions and in-context learning examples, leading to incohesive prompts that are defined and represented by suboptimal task performance. To overcome these challenges, we propose a novel Cohesive In-Context Prompt Optimization framework that refines both prompt instructions and examples. However, formulating such an optimization in the discrete and high-dimensional space of natural language poses significant challenges in both convergence and computational efficiency. To address these issues, we introduce SEE, a scalable and efficient prompt optimization framework that adopts metaheuristic optimization principles and strategically balances exploration and exploitation to enhance optimization performance and achieve efficient convergence. SEE features a quad-phased design that alternates between global traversal (exploration) and local optimization (exploitation) and adaptively chooses LLM operators during the optimization process. We have conducted a comprehensive evaluation across 35 benchmark tasks, and SEE significantly outperforms state-of-the-art baseline methods by a large margin, achieving an average performance gain of 13.94 while reducing computational costs by 58.67.