Kernkonzepte
Effiziente Offline-Inverse-RL für die Bewertung und Optimierung von abhängigen Abfrage-Prompts.
Zusammenfassung
Das Paper "Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse RL" untersucht die Verbesserung der arithmetischen Denkfähigkeit großer Sprachmodelle durch die Optimierung von Abfrage-Prompts. Es identifiziert die Herausforderungen bei der Bewertung von Prompts während der Inferenz und schlägt Prompt-OIRL vor, das Offline-Inverse-Reinforcement-Learning nutzt, um Erkenntnisse aus Offline-Prompt-Demonstrationsdaten zu ziehen. Durch die Einführung eines neuen Ziels der abhängigen Abfrage-Prompt-Optimierung wird gezeigt, wie effektiv und kostengünstig dieser Ansatz ist.
Directory:
Einleitung
Betonung der Bedeutung der arithmetischen Denkfähigkeit von LLMs.
Query-Abhängiges Zero-Shot-Prompting für arithmetisches Denken
Herausforderungen bei der Suche nach effektiven Prompts.
Prompting mit Offline-Inverse-RL
Schritte zur Offline-Prompt-Bewertung und -Optimierung.
Verwandte Arbeiten
Vergleich mit anderen Ansätzen zur Prompt-Optimierung.
Experiment
Ergebnisse zur Erfüllung des angepassten Ziels und zur Bewältigung der Herausforderungen.
Schlussfolgerung
Effizienz und Wirksamkeit von Prompt-OIRL.
Statistiken
Eine effektive Methode zur Bewertung von Prompts während der Inferenz ist erforderlich.
Die Kosten für die Online-Prompt-Bewertung sind erheblich.
Die Effizienz von Prompt-OIRL wird durch Experimente mit verschiedenen LLMs und arithmetischen Datensätzen validiert.
Zitate
"Kein Prompt ist perfekt für alle Abfragen."
"Prompt-OIRL bietet eine kostengünstige Lösung für die abhängige Offline-Prompt-Bewertung und -Optimierung."