大規模言語モデルのための効率的なコンパイル時プロンプト最適化

核心概念

大規模言語モデルの入力が複雑化するにつれ、従来のプロンプト最適化手法では不十分となり、新しいアプローチが必要となっている。本研究では、プロンプトをプログラムとして表現し、構造を考慮した変換操作を用いることで、効率的な最適化を実現する。

要約

本論文では、大規模言語モデル(LLM)の入力が複雑化する中で、従来のプロンプト最適化手法では不十分となっていることを指摘している。そのため、プロンプトをプログラムとして表現し、構造を考慮した変換操作を用いることで、効率的な最適化を実現するSAMMOフレームワークを提案している。
具体的には以下の通り:

プロンプトをDAG構造のプログラムとして表現し、ノードの追加/削除、パラメータの変更などの変換操作を定義する
変換操作を用いて、遺伝的アルゴリズムなどの探索アルゴリズムによりプロンプトを最適化する
命令チューニング、リトリーバル拡張生成、プロンプト圧縮の3つのユースケースで評価を行い、従来手法を大幅に上回る性能を示す
LLMによって最適なプロンプトが異なるため、LLM毎に最適化を行う必要があることを示す

統計

大規模言語モデルの入力が複雑化し、従来のプロンプト最適化手法では不十分となっている。
プロンプトをプログラムとして表現し、構造を考慮した変換操作を用いることで、効率的な最適化を実現できる。
SAMMOフレームワークを用いて、命令チューニング、リトリーバル拡張生成、プロンプト圧縮の3つのユースケースで評価を行った結果、従来手法を大幅に上回る性能を示した。
LLMによって最適なプロンプトが異なるため、LLM毎に最適化を行う必要がある。

引用

"大規模言語モデル(LLM)の入力が複雑化するにつれ、多くのプロンプト最適化手法では不十分となり、新しいアプローチが必要となっている。"
"プロンプトをプログラムとして表現し、構造を考慮した変換操作を用いることで、効率的な最適化を実現できる。"
"SAMMOフレームワークを用いた評価の結果、従来手法を大幅に上回る性能を示した。"
"LLMによって最適なプロンプトが異なるため、LLM毎に最適化を行う必要がある。"

抽出されたキーインサイト

Prompts As Programs

by Tobias Schna... 場所 arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02319.pdf

深掘り質問

プロンプトの構造をどのように定義し、変換操作を設計すれば、より汎用的で効果的な最適化が可能になるか?

プロンプトの構造を定義する際には、動的な関数グラフとして表現し、ノードごとに関数タイプと静的パラメータを持たせます。このような構造を持つことで、プロンプトの変換操作を設計する際に、特定のセクションや段落のみを変更するなど、より細かい操作が可能となります。例えば、テキスト属性やその他の属性を変更する操作、構造全体を変更する操作など、幅広い操作を組み合わせて利用することで、より柔軟で効果的な最適化が実現できます。