Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers: Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers

📄 arXiv: 2402.17564v3 📥 PDF

作者: Xinyu Tang, Xiaolei Wang, Wayne Xin Zhao, Siyuan Lu, Yaliang Li, Ji-Rong Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-27 (更新: 2025-01-25)

备注: AAAI 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GPO以优化大语言模型的提示生成

🎯 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 梯度优化 生成模型 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在提示优化方面存在效率低下和效果不理想的问题，限制了大语言模型的应用潜力。
  2. 本文提出的GPO通过类比梯度优化器，利用更新方向和更新方法的结合，系统性地优化提示生成过程。
  3. 实验结果显示，GPO在多个基准测试中显著提升了模型性能，验证了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

自动提示优化是提升大语言模型（LLMs）性能的重要方法。近期研究表明，LLMs可以作为提示优化器，通过迭代改进生成更优的任务提示。本文提出了一种新视角，通过与基于梯度的模型优化器进行类比，探讨LLM-based提示优化器的设计。我们识别了模型参数学习中的两个关键因素：更新方向和更新方法。通过系统分析这两个方面的改进策略，进一步开发了一个名为GPO的梯度启发式LLM-based提示优化器。GPO在每一步中首先从优化轨迹中检索相关提示作为更新方向，然后利用基于生成的改进策略进行更新，同时通过基于余弦的衰减策略控制编辑距离。大量实验表明GPO的有效性和效率，特别是在Big-Bench Hard和MMLU上相比基线方法分别提升了56.8%和62.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有提示优化方法在效率和效果上的不足，尤其是在大语言模型的应用中。现有方法往往无法充分利用模型的潜力，导致优化效果不佳。

核心思路：论文通过将LLM作为提示优化器，与传统的基于梯度的模型优化器进行类比，提出了一种新的优化框架。通过识别更新方向和更新方法两个关键因素，设计出更有效的提示优化策略。

技术框架：GPO的整体架构包括两个主要模块：首先是从优化轨迹中检索相关提示作为更新方向，其次是利用生成式的改进策略进行更新，同时控制编辑距离。

关键创新：GPO的主要创新在于将提示优化与梯度优化相结合，提出了基于余弦的衰减策略以控制编辑距离，这一设计与现有方法的本质区别在于其系统性和有效性。

关键设计：GPO的设计中，关键参数包括更新方向的选择策略和编辑距离的控制机制，损失函数则基于生成质量的评估，确保每次更新都能有效提升提示的质量。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，GPO在Big-Bench Hard和MMLU基准测试中分别实现了高达56.8%和62.6%的性能提升，相较于基线方法表现出显著的优势，验证了其有效性和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的任务提示生成、对话系统的优化以及其他需要高效提示设计的AI应用。GPO的设计思路和方法可以为未来的提示优化研究提供新的方向，推动大语言模型在实际应用中的表现提升。

📄 摘要（原文）

Automatic prompt optimization is an important approach to improving the performance of large language models (LLMs). Recent research demonstrates the potential of using LLMs as prompt optimizers, which can generate improved task prompts via iterative refinement. In this paper, we propose a novel perspective to investigate the design of LLM-based prompt optimizers, by drawing an analogy with gradient-based model optimizers. To connect these two approaches, we identify two pivotal factors in model parameter learning: update direction and update method. By systematically analyzing a rich set of improvement strategies on the two aspects, we further develop a capable Gradient-inspired LLM-based Prompt Optimizer called GPO. At each step, it first retrieves relevant prompts from the optimization trajectory as the update direction. Then, it utilizes the generation-based refinement strategy to perform the update, while controlling the edit distance through a cosine-based decay strategy. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and efficiency of GPO. In particular, GPO brings an additional improvement of up to 56.8% on Big-Bench Hard and 62.6% on MMLU compared to baseline methods. The code is available at https://github.com/RUCAIBox/GPO.