Supervisory Prompt Training

📄 arXiv: 2403.18051v1 📥 PDF

作者: Jean Ghislain Billa, Min Oh, Liang Du

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-26

💡 一句话要点

提出监督提示训练以自动生成高效提示

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

关键词: 大型语言模型 提示生成 自动化训练 模型优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的提示生成方法通常依赖人工设计，成本高且难以扩展，限制了大型语言模型的应用。
  2. 本文提出的监督提示训练（SPT）方法，通过双重LLM系统自动生成和优化提示，提高了提示的有效性。
  3. 实验结果显示，SPT显著提升了GPT-4在多个基准上的表现，特别是在GSM8K上准确率从65.8%提升至94.1%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的性能高度依赖于提示的质量，而这些提示通常是手动设计且特定于任务的，导致其成本高且难以扩展。本文提出了一种新方法——监督提示训练（SPT），通过双重LLM系统自动生成高效提示。在该系统中，一个LLM作为生成器执行任务，另一个LLM作为校正器提供反馈并生成改进的提示。与早期技术相比，生成器和校正器能够协作并持续改进提示。我们还引入了影响评分的概念，以衡量提示的句子级有效性。我们的研究在四个基准上进行了测试，显著提高了GPT-4在GSM8K上的准确率，从65.8%提升至94.1%（提升28.3%）。SPT通过优化提示来提升LLMs的性能并减少幻觉，提供了一种高效且可扩展的替代传统模型微调的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在提示生成中的高成本和低效率问题，现有方法往往依赖人工设计，难以满足不同任务的需求。

核心思路：监督提示训练（SPT）通过双重LLM系统，利用生成器和校正器的协作，自动生成和优化提示，从而提高提示的质量和模型的性能。

技术框架：SPT的整体架构包括两个主要模块：生成器和校正器。生成器负责执行特定任务并生成初步提示，而校正器则对生成的提示进行反馈和改进，形成一个循环优化的过程。

关键创新：SPT的核心创新在于生成器和校正器的协同工作机制，使得提示生成过程不仅自动化，还能随着时间的推移不断优化，显著区别于传统的静态提示设计方法。

关键设计：在技术细节上，SPT引入了影响评分的概念，以量化提示的有效性，并通过特定的损失函数来指导生成器和校正器的训练过程，确保生成的提示在句子级别上具有更高的准确性和相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SPT方法在四个基准测试中显著提升了模型的性能，尤其是在GSM8K数据集上，GPT-4的准确率从65.8%提升至94.1%，提升幅度达到28.3%。这一结果展示了SPT在减少模型幻觉和优化提示方面的有效性。

🎯 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、教育技术等。通过自动化提示生成，SPT能够降低人工成本，提高模型在特定任务上的适应性和准确性，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The performance of Large Language Models (LLMs) relies heavily on the quality of prompts, which are often manually engineered and task-specific, making them costly and non-scalable. We propose a novel approach, Supervisory Prompt Training (SPT). SPT automates the generation of highly effective prompts using a dual LLM system. In this system, one LLM, the generator, performs a task while the other, the corrector, provides feedback and generates improved prompts. In contrast to earlier techniques, both the generator and corrector collaboratively and continuously improve their prompts over time. We also introduce the concept of \textit{impact scores} to measure the sentence-level effectiveness of the prompts. Our method was tested on four benchmarks, testing the level of hallucinations in LLMs. Notably, we were able to increase the accuracy of GPT-4 on GSM8K from 65.8\% to 94.1\% (28.3\% increase). SPT advances LLMs by refining prompts to enhance performance and reduce hallucinations, offering an efficient and scalable alternative to traditional model fine-tuning.