Direct Behavior Optimization: Unlocking the Potential of Lightweight LLMs

📄 arXiv: 2506.06401v1 📥 PDF

作者: Hongming Yang, Shi Lin, Jun Shao, Changting Lin, Donghai Zhu, Meng Han, Qinglei Kong

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-06

备注: This work is accepted at ACL 2025

💡 一句话要点

提出DeBoP以优化轻量级大语言模型的行为

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

关键词: 轻量级大语言模型 行为优化 自动化优化 蒙特卡洛树搜索 自然语言处理 推理能力 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有的提示优化方法在轻量级大语言模型上效果不佳，主要依赖人工努力或复杂的元认知能力。
  2. 本文提出的DeBoP方法通过无梯度的蒙特卡洛树搜索，自动优化LwLLMs的行为，简化了复杂提示的优化过程。
  3. 实验结果显示，DeBoP优化的LwLLMs在多个任务上超越了GPT-3.5，并显著减少了计算时间，提升了效率。

📝 摘要（中文）

轻量级大语言模型（LwLLMs）是为在消费级硬件上高效运行而设计的优化模型，具有资源效率高、成本低和数据隐私保护等显著优势。然而，这些模型在推理和推断能力上常常受限，影响其在复杂任务中的表现。现有的提示优化方法通常依赖于大量的人工努力或先进大语言模型的元认知能力，这使得它们在LwLLMs上效果不佳。为了解决这些挑战，本文提出了一种新的直接行为优化范式DeBoP，该方法源自链式思维提示技术。DeBoP是一种自动优化方法，专注于直接优化LwLLMs的行为，通过无梯度的蒙特卡洛树搜索将复杂提示的优化转化为离散、可量化的执行序列优化。实验结果表明，DeBoP在七个具有挑战性的任务上显著优于近期的提示优化方法，尤其是DeBoP优化的LwLLMs在大多数任务上超越了GPT-3.5，同时计算时间减少约60%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决轻量级大语言模型在复杂任务中推理和推断能力不足的问题。现有的提示优化方法通常需要大量人工干预，且效果有限。

核心思路：DeBoP方法通过自动化的方式优化LwLLMs的行为，避免了传统方法的人工干预，利用无梯度的蒙特卡洛树搜索来优化执行序列。

技术框架：DeBoP的整体架构包括输入提示的转换、执行序列的生成和优化三个主要模块。首先，将复杂提示转化为可量化的执行序列，然后通过蒙特卡洛树搜索进行优化，最后输出优化后的模型行为。

关键创新：DeBoP的核心创新在于其自动化的优化过程，直接针对模型行为进行优化，而不是依赖于人工设计的提示。这一方法显著提高了轻量级模型的推理能力。

关键设计：在参数设置上，DeBoP采用了无梯度优化策略，结合了蒙特卡洛树搜索的随机性和探索性，以确保优化过程的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，DeBoP优化的轻量级大语言模型在大多数任务上超越了GPT-3.5，且计算时间减少约60%。这一显著的性能提升表明DeBoP在优化模型行为方面的有效性，尤其是在资源受限的环境中。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、教育工具和低资源环境下的自然语言处理任务。通过优化轻量级大语言模型的行为，DeBoP可以在资源受限的设备上实现更高效的推理和响应，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Lightweight Large Language Models (LwLLMs) are reduced-parameter, optimized models designed to run efficiently on consumer-grade hardware, offering significant advantages in resource efficiency, cost-effectiveness, and data privacy. However, these models often struggle with limited inference and reasoning capabilities, which restrict their performance on complex tasks and limit their practical applicability. Moreover, existing prompt optimization methods typically rely on extensive manual effort or the meta-cognitive abilities of state-of-the-art LLMs, making them less effective for LwLLMs. To address these challenges, we introduce DeBoP, a new Direct Behavior Optimization Paradigm, original from the Chain-of-Thought (CoT) prompting technique. Unlike CoT Prompting, DeBoP is an automatic optimization method, which focuses on the optimization directly on the behavior of LwLLMs. In particular, DeBoP transforms the optimization of complex prompts into the optimization of discrete, quantifiable execution sequences using a gradient-free Monte Carlo Tree Search. We evaluate DeBoP on seven challenging tasks where state-of-the-art LLMs excel but LwLLMs generally underperform. Experimental results demonstrate that DeBoP significantly outperforms recent prompt optimization methods on most tasks. In particular, DeBoP-optimized LwLLMs surpass GPT-3.5 on most tasks while reducing computational time by approximately 60% compared to other automatic prompt optimization methods.