Optimierung von Metaprompts für effiziente Kompilierzeit-Prompt-Optimierung

核心概念

SAMMO ist ein allgemeiner Rahmen für die Optimierung der Leistung von Metaprompts, indem eine strukturierte Darstellung von Prompts und eine Reihe von Mutationsoperatoren verwendet werden, um den Suchraum effizient zu erkunden.

要約

Der Artikel stellt SAMMO, einen Rahmen für die Optimierung von Metaprompts, vor. Metaprompts werden als strukturierte Programme dargestellt, die aus verschiedenen Komponenten wie Aufgabenbeschreibungen, Richtlinien, Beispielen und Ein-/Ausgabeformaten bestehen. SAMMO verwendet eine Reihe von Mutationsoperatoren, um den Suchraum dieser strukturierten Prompts zu erkunden und die Leistung zu verbessern.
Die Hauptaspekte sind:

Darstellung von Metaprompts als gerichtete azyklische Funktionsgraphen, in denen jeder Knoten eine Funktion und statische Parameter darstellt.
Definieren einer Reihe von Mutationsoperatoren, die sowohl den Inhalt als auch die Struktur der Prompts verändern können.
Verwendung von Suchverfahren wie Beam Search oder evolutionärer Suche, um den Suchraum der Metaprompts zu erkunden und die Leistung zu optimieren.

SAMMO wird in drei Anwendungsfällen evaluiert: Instruktionsoptimierung, Optimierung der Retrieval-gestützten Generierung (RAG) und Prompt-Komprimierung. Die Ergebnisse zeigen, dass SAMMO bestehende Methoden übertrifft und die Leistung deutlich verbessern kann, insbesondere für schwächere Sprachmodelle.

統計

"Die Optimierung von Metaprompts kann die Leistung um 10-100% bei der Instruktionsoptimierung, 26-133% bei der RAG-Optimierung und über 40% bei der Prompt-Komprimierung verbessern."
"Komplexe Prompts müssen für jedes Sprachmodell separat optimiert werden, da es nur eine schwache Korrelation zwischen den Suchverläufen verschiedener Modelle gibt."

引用

"SAMMO ist ein allgemeiner Rahmen für die Optimierung der Leistung von Metaprompts, indem eine strukturierte Darstellung von Prompts und eine Reihe von Mutationsoperatoren verwendet werden, um den Suchraum effizient zu erkunden."
"Behandeln von Prompts als Programme ermöglicht es uns, (i) mit der zunehmend komplexen Natur von Metaprompts umzugehen, bei denen ältere Methoden nicht mehr anwendbar sind, und (ii) allgemeine Prompt-Mutationsoperatoren zu definieren, um einen sinnvollen Suchraum zu definieren."

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

Wie könnte SAMMO für die Optimierung von Prompts in mehrsprachigen Szenarien erweitert werden?

SAMMO könnte für die Optimierung von Prompts in mehrsprachigen Szenarien erweitert werden, indem zusätzliche Sprachmodelle und Sprachdaten in den Optimierungsprozess einbezogen werden. Durch die Integration von mehrsprachigen Daten und Modellen könnte SAMMO die Struktur und den Inhalt von Prompts in verschiedenen Sprachen optimieren. Dies würde es ermöglichen, die Leistung von Metaprompts in mehrsprachigen Umgebungen zu verbessern und die Anpassungsfähigkeit der Optimierungsmethoden zu erhöhen. Darüber hinaus könnte SAMMO spezifische Mutationsoperatoren für verschiedene Sprachen implementieren, um die Vielseitigkeit und Effektivität der Optimierung in mehrsprachigen Szenarien zu maximieren.

Welche zusätzlichen Mutationsoperatoren könnten entwickelt werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um die Leistung weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Mutationsoperatoren entwickelt werden, die spezifisch auf die Struktur und den Inhalt von Metaprompts abzielen. Einige mögliche Mutationsoperatoren könnten sein:

Sprachübergreifende Anpassung: Operatoren, die die Anpassung von Prompts an verschiedene Sprachen ermöglichen, um die Mehrsprachigkeit zu unterstützen.
Strukturänderungen: Operatoren, die die Hierarchie und Anordnung von Prompt-Komponenten verändern, um die Effizienz und Wirksamkeit der Metaprompts zu verbessern.
Kontextuelle Anpassungen: Operatoren, die die Berücksichtigung des Kontexts und der spezifischen Anforderungen des Tasks ermöglichen, um die Relevanz und Genauigkeit der Prompts zu steigern.
Datenformatierung: Operatoren, die die Formatierung und Darstellung von Daten in den Prompts optimieren, um eine bessere Verarbeitung und Interpretation durch die LLMs zu gewährleisten.
Durch die Integration dieser zusätzlichen Mutationsoperatoren könnte SAMMO die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit seiner Optimierungsmethoden weiter verbessern und die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Anwendungsfälle und Anforderungen stärken.

Wie könnte SAMMO mit anderen Prompt-Optimierungstechniken wie kontinuierlichen Prompt-Darstellungen kombiniert werden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen?

SAMMO könnte mit anderen Prompt-Optimierungstechniken wie kontinuierlichen Prompt-Darstellungen kombiniert werden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Durch die Integration von kontinuierlichen Prompt-Darstellungen in den Optimierungsprozess von SAMMO könnte die Feinabstimmung und Anpassung von Prompts auf kontinuierlicher Ebene ermöglicht werden. Dies würde es ermöglichen, die Flexibilität und Genauigkeit der Prompts zu verbessern, indem kontinuierliche Anpassungen an den Prompt-Parametern vorgenommen werden.
Darüber hinaus könnte die Kombination mit kontinuierlichen Prompt-Darstellungen es SAMMO ermöglichen, die strukturierten und programmatischen Aspekte von Metaprompts mit den kontinuierlichen und fließenden Eigenschaften von kontinuierlichen Darstellungen zu verbinden. Dies würde eine umfassende und ganzheitliche Optimierung von Prompts ermöglichen, die sowohl strukturelle als auch kontinuierliche Anpassungen berücksichtigt und die Leistungsfähigkeit von Metaprompts in verschiedenen Szenarien maximiert.