Une approche unifiée pour l'optimisation des prompts

Créer le prompt parfait pour les grands modèles de langage (LLMs) n'est pas simple. Ça demande beaucoup de temps et d'expertise. Beaucoup de méthodes existantes séparent la tâche de créer le prompt de l'utilisation d'Exemples, ce qui peut mener à des résultats moyens. Cet article parle d'une nouvelle approche pour l'Optimisation des prompts qui combine les deux aspects pour améliorer les Performances.

#Le défi de l'optimisation des prompts

L'optimisation des prompts signifie trouver la meilleure façon de poser des questions ou de donner des Instructions aux LLMs. Un bon prompt peut aider le modèle à produire de meilleurs résultats, plus précis. Cependant, ajuster les prompts manuellement prend du temps et nécessite des connaissances spécialisées. Automatiser l'optimisation des prompts est compliqué car ça implique un langage complexe et diverses variables.

Les méthodes traditionnelles traitent souvent les instructions et les exemples séparément. Une approche se concentre uniquement sur l'optimisation des instructions courtes sans exemples, tandis qu'une autre met l'accent sur la sélection des meilleurs exemples avec une instruction fixe. Cette séparation peut entraîner des occasions manquées d'amélioration, car l'interaction entre instructions et exemples est essentielle.

#Le nouveau cadre

Pour résoudre ces problèmes, on propose un nouveau cadre pour l'optimisation des prompts. Ce cadre combine la tâche de créer des instructions et des exemples en un seul processus unifié. Cette approche cherche non seulement les meilleures instructions mais génère aussi des exemples utiles, menant à des prompts meilleurs et plus adaptables.

Le cadre consiste en plusieurs phases qui utilisent des stratégies avancées pour créer des prompts efficaces. Il inclut une série de techniques innovantes pour améliorer l'efficacité dans la recherche des meilleurs prompts.

#Tester l'approche

On a évalué cette nouvelle approche sur 35 tâches différentes pour voir comment elle fonctionne. Les résultats montrent que cette nouvelle méthode surpasse significativement les meilleures méthodes existantes tout en étant efficace du point de vue computationnel.

Un exemple montre la nature unifiée du problème d'optimisation. En combinant instructions et exemples, le modèle peut améliorer ses performances sur divers domaines et tâches. Ces dernières années, les LLMs ont montré un grand succès dans de nombreux domaines, principalement grâce à leur forte capacité à apprendre du contexte.

#Stratégies actuelles pour le prompting

Il y a deux principales stratégies pour interroger les LLMs : le prompting à zéro-shot et le prompting à few-shot. Le prompting à zéro-shot consiste à fournir une courte instruction et une question, tandis que le prompting à few-shot fournit des exemples supplémentaires pour guider le modèle. Les deux stratégies ont leurs avantages et inconvénients, mais un prompt bien conçu peut donner un bon coup de pouce aux performances.

Ajuster les prompts manuellement prend du temps et nécessite beaucoup d'expertise. Bien que certaines méthodes optimisent l'instruction séparément des exemples, notre nouveau cadre les combine pour obtenir de meilleurs résultats globaux.

#La nécessité d'une optimisation conjointe

Ce travail met en avant l'importance d'optimiser conjointement les instructions des prompts et les exemples. Cependant, faire cela conduit à un problème d'optimisation complexe qui pose deux défis majeurs :

1. Comment créer un cadre qui navigue efficacement dans l'espace de haute dimension des instructions et des exemples tout en évitant les minima locaux.
2. Quelles techniques peuvent aider à améliorer l'efficacité de l'algorithme pour accélérer la convergence et réduire la complexité computationnelle.

Pour relever ces défis, on a développé un nouveau cadre d'optimisation qui prend en compte à la fois les instructions et les exemples en même temps.

#Phase un : Initialisation

La première phase vise à créer une gamme diversifiée de candidats initiaux pour le processus d'optimisation. Deux types d'initialisation peuvent être utilisés :

1. Ingénierie inverse : Cette méthode utilise un ensemble de paires entrée/sortie pour revenir en arrière et générer des prompts basés sur des exemples existants.
2. Connaissances d'experts : Des experts humains peuvent fournir des idées précieuses et des prompts qui peuvent donner un coup de pouce au processus d'optimisation.

#Phase deux : Retour d'information local

Dans la deuxième phase, bien que les candidats initiaux puissent être assez variés, ils ne sont peut-être pas encore les meilleures options. Donc, on utilise des mécanismes de retour d'information pour aider chaque candidat à se rapprocher de sa solution optimale.

Un examinateur passe en revue les prompts actuels, identifie les faiblesses, et fournit des suggestions d'amélioration. Ce retour d'information est ensuite utilisé par un autre agent pour générer de nouveaux candidats basés sur les conseils donnés.

#Phase trois : Évolution globale

Après avoir amélioré les candidats locaux, la phase suivante se concentre sur une exploration plus large. Cela implique d'utiliser des techniques qui aident à explorer tout l'espace de solutions pour échapper aux optima locaux, favorisant la diversité parmi les candidats.

Des LLMs sont employés pour tirer parti des stratégies évolutives, en utilisant différents opérateurs de mutation pour créer de nouveaux candidats basés sur les prompts raffinés obtenus dans la phase précédente.

#Phase quatre : Raffinement local

Une fois l'exploration large terminée, la phase finale applique un raffinement local pour accélérer la convergence vers le meilleur prompt. Les candidats sont encore améliorés en fonction des retours d'information et des performances qu'ils ont obtenues lors des étapes précédentes.

Dans cette phase, le meilleur candidat est sélectionné parmi les options générées et testé pour performance sur les tâches visées.

#Innovations clés dans le cadre

Ce cadre introduit quelques stratégies de conception innovantes pour améliorer les performances et l'efficacité :

1. Vecteurs de performance : Au lieu de se concentrer uniquement sur les similitudes linguistiques, cette méthode utilise des métriques de performance pour évaluer les candidats. Cela aidera à créer des candidats plus diversifiés et à peaufiner le processus de sélection.
2. Arrêt adaptatif des phases : La décision de passer d'une phase à une autre est basée sur des critères spécifiques, comme les gains de performance observés. Cela garantit que le processus continue jusqu'à ce que l'amélioration maximale soit atteinte.

#Configuration expérimentale

On a mené plusieurs tests en utilisant 35 tâches de référence dans différents domaines pour évaluer l'efficacité de ce nouveau cadre. Cela incluait des tâches axées sur l'induction d'instructions et celles qui nécessitent une sélection minutieuse d'exemples.

Les bases de référence pour la comparaison incluaient plusieurs méthodes récentes qui ont montré de bonnes performances dans l'optimisation des prompts. Chaque performance de méthode a été mesurée pour déterminer les points forts et faibles du cadre proposé.

#Résultats principaux

Les résultats ont révélé que notre cadre a largement surpassé les méthodes existantes sur diverses tâches. Notamment, il a réalisé des améliorations substantielles par rapport aux meilleures méthodes tout en étant le plus efficace en termes de coût computationnel.

En particulier, notre cadre a montré une meilleure adaptabilité et flexibilité, permettant de passer de prompts à zéro-shot à des prompts à few-shot en fonction des exigences de la tâche.

#Analyse supplémentaire

En plus des résultats principaux, on a également analysé la performance des composants individuels du cadre. Différents opérateurs de mutation ont été testés pour évaluer leur efficacité à améliorer les prompts.

On a trouvé que certains opérateurs étaient meilleurs pour ajouter et supprimer des exemples, ce qui est crucial pour traverser efficacement l'espace d'optimisation.

#Comparaison avec les méthodes traditionnelles

Pour comparer notre cadre avec les stratégies d'évolution aléatoire traditionnelles, on a mené des expériences supplémentaires. La méthode proposée a constamment surpassé les stratégies de sélection aléatoire, atteignant des scores moyens et meilleurs plus élevés sur diverses tâches.

Cette performance a été attribuée à des opérateurs mieux organisés qui tirent parti des forces à la fois de l'exploration globale et du raffinement local.

#Dernières pensées

En conclusion, ce travail introduit une approche unifiée pour l'optimisation des prompts in-context pour les LLMs. En combinant les tâches de création d'instructions de prompt et d'exemples, on a développé un cadre qui surpasse les méthodes existantes dans diverses tâches de référence.

Malgré ses réalisations, il reste de la place pour améliorer l'efficacité et l'implémentation à plus grande échelle. Les travaux futurs pourraient inclure le raffinement des stratégies d'initialisation et l'exploration de moyens pour compresser davantage les données afin d'améliorer la vitesse et l'efficacité.

Notre cadre démontre avec succès le potentiel des LLMs dans l'optimisation des prompts, leur permettant d'être utilisés efficacement dans diverses applications.

#Remerciements

On voudrait reconnaître les contributions de divers chercheurs et praticiens dans le domaine, qui ont aidé à façonner les idées et techniques présentées ici. Les avancées continues dans l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel ouvrent la voie à de meilleurs outils et approches, au bénéfice des utilisateurs dans différents secteurs.

#Références

• Non applicable dans ce contexte.