DLPO: Towards a Robust, Efficient, and Generalizable Prompt Optimization Framework from a Deep-Learning Perspective

要約

大規模な言語モデル（LLM）は、主に適切に設計されたプロンプトによって駆動される多様なタスク全体で顕著な成功を収めています。
ただし、そのようなプロンプトを作成して選択するには、多くの場合、かなりの人間の努力が必要であり、そのスケーラビリティを大幅に制限します。
これを緩和するために、最近の研究では、有望なソリューションとして自動化された迅速な最適化が調査されています。
これらの努力にもかかわらず、既存の方法は依然として堅牢性、効率性、および一般化における重要な課題に直面しています。
これらの課題に体系的に対処するために、最初に経験的分析を実施して、現在の反射ベースの迅速な最適化パラダイムの制限を特定します。
これらの洞察に基づいて、私たちは、これらの概念をテキストベースのグラデーション最適化にシームレスに統合し、迅速な最適化のための従来の深い学習パラダイムに触発された7つの革新的なアプローチを提案します。
これらの進歩を通じて、私たちは前述の課題に徐々に取り組み、広範な実験を通じて方法を検証します。
私たちの研究は、将来の研究のための貴重なガイダンスを提供するだけでなく、迅速な最適化における課題と潜在的なソリューションの包括的な理解を提供することを願っています。
私たちのコードは、https：//github.com/sfasfaffa/dlpoで入手できます。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across diverse tasks, largely driven by well-designed prompts. However, crafting and selecting such prompts often requires considerable human effort, significantly limiting its scalability. To mitigate this, recent studies have explored automated prompt optimization as a promising solution. Despite these efforts, existing methods still face critical challenges in robustness, efficiency, and generalization. To systematically address these challenges, we first conduct an empirical analysis to identify the limitations of current reflection-based prompt optimization paradigm. Building on these insights, we propose 7 innovative approaches inspired by traditional deep learning paradigms for prompt optimization (DLPO), seamlessly integrating these concepts into text-based gradient optimization. Through these advancements, we progressively tackle the aforementioned challenges and validate our methods through extensive experimentation. We hope our study not only provides valuable guidance for future research but also offers a comprehensive understanding of the challenges and potential solutions in prompt optimization. Our code is available at https://github.com/sfasfaffa/DLPO.

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