Otimizando Prompts para Modelos de Linguagem

Nos últimos anos, modelos de linguagem grandes (LLMs) mostraram grandes habilidades em várias tarefas de linguagem. Esses modelos entendem e geram texto parecido com o humano, o que os torna úteis em várias aplicações. Porém, a performance deles depende muito de como fazemos perguntas ou damos tarefas. A forma como formulamos nossos pedidos é conhecida como "prompt". Um bom prompt pode melhorar bastante as respostas desses modelos.

A abordagem tradicional para melhorar prompts geralmente foca em criar eles para tarefas específicas, e não para cada modelo. Essa é uma diferença importante, porque diferentes modelos podem responder melhor a diferentes maneiras de fazer a mesma pergunta. O objetivo deste trabalho é mostrar como os prompts podem ser adaptados a LLMs específicos para fazer eles funcionarem melhor.

#A Necessidade de Melhores Prompts

Quando usamos prompts, é comum ver que diferentes LLMs podem dar respostas bem diferentes para o mesmo prompt. Essa inconsistência mostra a necessidade de prompts que sejam feitos sob medida para cada modelo. Um prompt bem otimizado pode levar a uma performance melhor em várias tarefas, como responder perguntas, classificar informações ou gerar texto.

O desafio é que criar prompts eficazes geralmente requer expertise humana, que pode ser cara e demorada. Por isso, os pesquisadores têm buscado maneiras de automatizar ou semi-automatizar o processo de otimização de prompts.

#Técnicas de Otimização de Prompts

Existem várias técnicas que foram propostas para otimizar prompts. Algumas dessas abordagens incluem:

1. Recuperação de Prompt: Esse método se baseia em buscar prompts existentes que funcionaram bem em tarefas semelhantes. Algoritmos são usados para encontrar a melhor correspondência para melhorar a qualidade do prompt.

2. Geração de Prompt: Isso envolve criar novos prompts do zero usando um modelo que entende os requisitos da tarefa. Assim, novos prompts podem ser gerados que se encaixam melhor no contexto.

3. Edição de Prompt: Essa técnica modifica prompts existentes com base no feedback dos modelos. Pode incluir mudar a redação, estrutura ou até mesmo a forma como um pedido é feito.

Apesar desses esforços, a maioria das pesquisas existentes se concentrou principalmente em adaptar prompts para tarefas sem considerar as particularidades de diferentes modelos. Essa é uma lacuna significativa que pode limitar a eficácia dos LLMs.

#Otimização de Prompt Adaptativa ao Modelo (MAPO)

Para lidar com essa lacuna, apresentamos um novo método chamado Otimização de Prompt Adaptativa ao Modelo (MAPO). A ideia por trás do MAPO é criar prompts que sejam especificamente adequados às forças e fraquezas de cada modelo de linguagem.

#Criando um Conjunto de Dados de Aquecimento

O primeiro passo no MAPO envolve criar um "conjunto de dados de aquecimento." Esse conjunto de dados serve como um campo de treinamento para gerar prompts. O processo começa reunindo prompts originais de várias fontes e, em seguida, usando um LLM mais avançado para criar muitos prompts candidatos com base nesses originais. Por exemplo, se temos um prompt perguntando: "Qual é a capital da França?", podemos gerar variações como "Você pode me dizer qual é a capital da França?" ou "Qual cidade é a capital da França?"

#Buscando Prompts Opcionais

Uma vez que temos um conjunto de prompts candidatos, precisamos descobrir qual desses prompts funciona melhor para cada modelo. Para isso, comparamos as saídas geradas por cada prompt candidato com as respostas corretas. Usamos diferentes métricas, como precisão e pontuações de similaridade, para determinar os melhores prompts.

#Refinando o Prompt

Depois de identificar os melhores prompts candidatos, refinamos eles ainda mais. Isso envolve dois processos principais: Ajuste Fino Supervisionado (SFT) e Aprendizado por Reforço (RL).

1. Ajuste Fino Supervisionado (SFT): Nesta fase, treinamos o LLM usando nosso conjunto de dados de aquecimento. O objetivo é melhorar a capacidade do modelo de gerar respostas que se alinhem com o estilo e os tópicos preferidos que funcionam bem para aquele modelo específico.

2. Aprendizado por Reforço (RL): Após o SFT, aplicamos RL para refinar ainda mais os prompts. Neste passo, focamos em maximizar a eficácia dos prompts com base no feedback do mesmo modelo. O modelo aprende a classificar os prompts com base em quão bem eles devem performar.

#Estudo Experimental

Realizamos experimentos para testar o MAPO usando três LLMs populares: BLOOM, GPT-J e LLaMA. Cada um desses modelos foi avaliado em diferentes tarefas, como responder perguntas, classificar informações e gerar texto. Os resultados mostraram variações significativas em quão bem cada modelo respondeu aos mesmos prompts.

#Resultados

Nossas descobertas indicaram que prompts otimizados através do MAPO levaram a melhorias na performance de todos os modelos. Por exemplo, quando testados em tarefas de perguntas e respostas, prompts otimizados pelo MAPO resultaram em uma precisão maior do que tanto os prompts originais quanto os prompts otimizados por SFT. Em alguns casos, as melhorias chegaram a até 30%.

#Comparando com Outros Métodos

Para validar a eficácia do MAPO, o comparamos com várias técnicas de otimização de prompt de ponta. Nossos experimentos revelaram que o MAPO superou consistentemente outros métodos em termos de aprimoramento das habilidades dos LLMs. Isso confirma que adaptar prompts especificamente para cada modelo pode levar a ganhos significativos de performance.

#Entendendo as Mudanças nos Prompts

Um dos aspectos interessantes do MAPO é como ele altera os prompts originais. Descobrimos que muitos dos prompts originais passaram por mudanças substanciais após serem otimizados. Por exemplo, uma pergunta simples poderia ser reformulada de uma maneira mais informativa ou envolvente. Ao quantificar essas mudanças, notamos um aumento na clareza e relevância dos prompts.

#Desafios na Otimização de Prompts

Embora o MAPO mostre potencial, ainda existem desafios a serem enfrentados no processo de otimização. Alguns erros ocorreram durante as modificações dos prompts, como frases incompletas ou redações estranhas. Melhoria contínua no modelo de otimização pode ajudar a reduzir esses problemas ao longo do tempo.

#Direções Futuras

Olhando para o futuro, um dos objetivos é refinar ainda mais o MAPO para criar prompts ainda mais eficazes e específicos para cada modelo. A pesquisa também pode explorar a adaptação do MAPO para integração sem costura com outras tecnologias ou aplicações em processamento de linguagem natural.

Além disso, nossa abordagem poderia ser aprimorada reunindo conjuntos de dados mais extensos que cubram uma gama mais ampla de tarefas e contextos. Isso ajudaria a gerar prompts que são não apenas mais especializados, mas também adaptáveis a diferentes situações.

#Conclusão

Em resumo, a Otimização de Prompt Adaptativa ao Modelo (MAPO) apresenta uma maneira de melhorar significativamente a performance de grandes modelos de linguagem, adaptando os prompts para se ajustarem às suas características únicas. Nossas pesquisas mostram que prompts otimizados podem levar a melhores resultados em várias tarefas, demonstrando a importância de entender as especificidades do modelo.

O futuro da otimização de prompts é promissor, e o MAPO oferece uma base sólida para novos avanços nessa área, visando capacitar modelos de linguagem a serem mais eficazes e confiáveis em aplicações do mundo real.

#Agradecimentos

O apoio para este trabalho vem de várias organizações de pesquisa e subsídios que promovem avanços em ciência de dados e inteligência artificial. Colaborações entre instituições educacionais e empresas também desempenharam um papel crucial para que essa pesquisa pudesse florescer.

#Prompts Candidatos

Em nossos experimentos, usamos vários conjuntos de dados diferentes para criar prompts candidatos. Abaixo estão exemplos de prompts originais ao lado de seus respectivos prompts candidatos gerados através do nosso processo:

• Prompt Original: "Qual é a capital do Japão?"

  • Candidato 1: "Você pode me dizer qual é a capital do Japão?"
  • Candidato 2: "Qual cidade serve como a capital do Japão?"
  • Candidato 3: "Que cidade é conhecida como a capital do Japão?"

• Prompt Original: "Explique como a fotossíntese funciona."

  • Candidato 1: "Você pode descrever o processo de fotossíntese?"
  • Candidato 2: "Como a fotossíntese acontece nas plantas?"
  • Candidato 3: "Quais são as etapas envolvidas na fotossíntese?"

Esses exemplos mostram como prompts originais podem ser transformados em várias formas que mantêm o mesmo significado, mas podem ser mais eficazes em elicitar respostas precisas dos modelos.

#Detalhes de Treinamento

Para treinar o MAPO, hiperparâmetros foram definidos para otimizar a performance. Detalhes principais incluem:

• Número de épocas: 20
• Comprimento da sequência para prompts: 512 tokens
• Uso de PyTorch e DeepSpeed para eficiência computacional.

Os custos computacionais também foram avaliados, indicando que, enquanto a fase de treinamento requer recursos significativos, o passo de inferência é relativamente leve, permitindo respostas rápidas uma vez que o modelo foi treinado.

#Experimentos Adicionais

Além dos experimentos principais, testes adicionais foram realizados para avaliar a robustez do MAPO em várias tarefas posteriores. Os resultados mostraram que o MAPO poderia ajudar modelos a se saírem melhor não só em tarefas conhecidas, mas também em novas tarefas não vistas, indicando sua versatilidade e adaptabilidade.

Através desta análise abrangente, o MAPO se estabelece como um avanço crucial na otimização de prompts para modelos de linguagem, abrindo caminho para inovações futuras em processamento de linguagem natural e inteligência artificial.