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Otimizando Prompts para Agentes de Modelos de Linguagem

Apresentando o RePrompt pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem com prompts otimizados.

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Índice

Os grandes modelos de linguagem, ou LLMs, ganharam muita atenção recentemente por causa da sua habilidade de se sair bem em várias tarefas além do processamento de texto. Essas tarefas incluem programação, planejamento de viagens e até controle de robôs. Os pesquisadores estão agora procurando maneiras de conectar esses modelos poderosos com ferramentas para criar agentes LLM que possam ajudar nas atividades do dia a dia. Um aspecto crucial que influencia o quão bem esses agentes se saem é como eles são solicitados. Isso significa que a forma como as perguntas ou tarefas são formuladas pode mudar significativamente o resultado.

Devido à importância dos prompts, a Engenharia de Prompts automática surgiu como um foco essencial para pesquisadores e usuários. Este artigo apresenta um método chamado RePrompt, que usa informações de interações passadas com LLMs para otimizar os prompts. Através de experimentos em diferentes áreas, queremos mostrar que nossa abordagem melhora a eficácia dos agentes LLM em tarefas de raciocínio.

O Papel dos Prompts

Os prompts servem como instruções para os LLMs, guiando-os sobre como responder a tarefas ou perguntas. Diferentes prompts podem levar a diferentes níveis de sucesso na realização dessas tarefas. À medida que o uso de LLMs se expande para aplicações mais práticas, a necessidade de uma engenharia de prompts eficaz se torna mais evidente. A criação de prompts tradicional pode ser demorada e complexa, levando ao desenvolvimento de métodos de engenharia de prompts automática (APE).

A maioria dos usuários ainda depende de prompts básicos ou feitos manualmente, que podem não ter um desempenho tão bom quanto o possível. Os métodos APE existentes enfrentam desafios; por exemplo, os LLMs muitas vezes não têm uma compreensão do que funciona melhor para eles. Eles podem escrever instruções claras, mas nem sempre são tão eficazes quanto os humanos na otimização de prompts.

Desafios nos Métodos Atuais

Os métodos de engenharia automática de prompts atuais muitas vezes se concentram em tarefas mais simples, como responder perguntas. No entanto, muitas tarefas de raciocínio exigem interações mais complexas que esses métodos existentes não atendem. Além disso, os LLMs não conseguem se adaptar a novas informações ou tendências em prompts como os humanos.

Para abordar essas lacunas, propomos focar em tarefas específicas de raciocínio onde os agentes LLM podem se destacar. Por exemplo, quando os viajantes usam chatbots para planejar viagens, eles frequentemente interagem com LLMs usando prompts que precisam ser otimizados com base em diálogos anteriores.

Método Proposto: RePrompt

RePrompt é um método inovador para otimizar prompts através de um processo sistemático. Ele rastreia o histórico de diálogos entre usuários e agentes LLM para identificar áreas de melhoria. Ao analisar conversas passadas, o RePrompt permite um refinamento contínuo dos prompts passo a passo.

Nosso método emprega uma técnica semelhante ao ajuste fino de aprendizado de máquina, onde os prompts podem ser ajustados com base no feedback de interações anteriores. Ele incorpora a sumarização para extrair insights úteis do histórico de bate-papo, permitindo que o LLM aprenda a formular melhores prompts ao longo do tempo.

Configuração Experimental

Realizamos experimentos em duas áreas principais: geração da Linguagem de Definição de Domínio de Planejamento (PDDL) e planejamento de viagens. Essas tarefas foram escolhidas por suas diferentes exigências e os tipos de feedback que geram.

Na tarefa de PDDL, o objetivo é criar representações precisas de ações a partir de descrições em linguagem natural. Isso requer uma tradução precisa e compreensão do contexto. Em contrapartida, a tarefa de planejamento de viagens envolve gerar um itinerário diário, considerando o bom senso e as limitações orçamentárias.

Resultados dos Experimentos

Resultados da Geração de PDDL

No nosso primeiro experimento focado na geração de PDDL, analisamos como nossos prompts otimizados se saíram na geração de saídas corretas. Especialistas humanos avaliaram os resultados, e observamos que os prompts gerados pelo RePrompt levaram a uma maior precisão em comparação com os prompts originais.

Descobrimos que, após apenas uma rodada de otimização, o prompt atualizado melhorou significativamente os resultados, mantendo as taxas de erro dos prompts anteriores. Isso sugere que nosso método pode ajudar a refinar os prompts sem introduzir novos erros.

Resultados do Planejamento de Viagens

Para o experimento de planejamento de viagens, testamos como o RePrompt ajustou os prompts com base nas interações dos usuários. Nesta tarefa, nosso objetivo era garantir que os planos gerados estivessem alinhados com o bom senso e mantivessem as limitações orçamentárias. O feedback para essa tarefa era menos preciso, mas mais frequente, proporcionando uma oportunidade para o LLM aprender com seus erros.

Nossos achados revelaram que, após várias rodadas de otimização, os prompts resultaram em taxas de sucesso mais altas na entrega de planos de viagem realistas e viáveis. As atualizações ajudaram o LLM a reconhecer aspectos cruciais, como garantir rotas de viagem lógicas e respeitar os limites do orçamento.

Conclusão

Nosso trabalho apresenta o RePrompt como uma técnica promissora de otimização automática de prompts para agentes LLM. Ao focar no histórico de interações, esse método refina os prompts para melhorar o desempenho dos LLMs em tarefas de raciocínio. Nossos experimentos demonstraram que essa abordagem leva a melhores resultados tanto na geração de PDDL quanto no planejamento de viagens.

No entanto, reconhecemos as limitações presentes em nosso estudo, como a necessidade de acesso a dados de feedback abrangentes e desafios com a generalização. Trabalhos futuros devem explorar maneiras de expandir a aplicabilidade do RePrompt em vários cenários de raciocínio.

Trabalhos Futuros

Há um potencial significativo para ampliar o método RePrompt para outros domínios e aprimorar suas capacidades. À medida que a tecnologia LLM continua a evoluir, adaptar nossos métodos para aproveitar novos insights e técnicas ajudará a superar as limitações existentes.

Estabelecer mecanismos de feedback melhores, incluindo maneiras de lidar com sugestões incorretas de usuários ou ferramentas, será crucial para refinar o processo de otimização. Fazendo isso, podemos nos esforçar para criar agentes LLM mais robustos que possam engajar efetivamente em tarefas complexas de raciocínio.

Em resumo, a otimização automática de prompts representa um passo valioso para melhorar o desempenho dos modelos de linguagem em aplicações práticas, abrindo caminho para sistemas mais inteligentes que ajudam com tarefas do dia a dia.


Agradecimentos

Agradecemos a todos que contribuíram para esta pesquisa e o desenvolvimento do RePrompt. A colaboração entre vários especialistas fez grandes avanços na compreensão de como otimizar prompts para LLMs, levando a interações mais eficazes e amigáveis para o usuário.

Referências

  1. Chen, W., Koenig, S., & Dilkina, B. (2023). "Planejando com Engenharia Automática de Prompts para Agentes de Grandes Modelos de Linguagem." Universidade do Sul da Califórnia.
  2. Vários trabalhos sobre otimização de prompts e tarefas de raciocínio usando LLMs.
  3. Análise da eficácia das técnicas Chain-of-Thought em melhorar o raciocínio dos LLMs.

Apêndice

Aqui, listamos todos os prompts otimizados gerados através do método RePrompt ao lado dos resultados apresentados em nossos experimentos explorando sua eficácia e adaptabilidade em várias tarefas. Essa informação suplementar serve para aumentar a reprodutibilidade e fornecer insights sobre a implementação prática de nossa metodologia.

Fonte original

Título: RePrompt: Planning by Automatic Prompt Engineering for Large Language Models Agents

Resumo: In this past year, large language models (LLMs) have had remarkable success in domains outside the traditional natural language processing, and people are starting to explore the usage of LLMs in more general and close to application domains like code generation, travel planning, and robot controls. Connecting these LLMs with great capacity and external tools, people are building the so-called LLM agents, which are supposed to help people do all kinds of work in everyday life. In all these domains, the prompt to the LLMs has been shown to make a big difference in what the LLM would generate and thus affect the performance of the LLM agents. Therefore, automatic prompt engineering has become an important question for many researchers and users of LLMs. In this paper, we propose a novel method, \textsc{RePrompt}, which does "gradient descent" to optimize the step-by-step instructions in the prompt of the LLM agents based on the chat history obtained from interactions with LLM agents. By optimizing the prompt, the LLM will learn how to plan in specific domains. We have used experiments in PDDL generation and travel planning to show that our method could generally improve the performance for different reasoning tasks when using the updated prompt as the initial prompt.

Autores: Weizhe Chen, Sven Koenig, Bistra Dilkina

Última atualização: 2024-06-16 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2406.11132

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.11132

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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