自动化提示词工程
9/17/2024
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自动化提示工程(Automated Prompt Engineering, APE)是一种用于自动化生成和优化大型语言模型(LLM)提示的技术,目的是提高模型在特定任务上的性能。APE的核心思想是将提示工程的过程自动化,类似于传统机器学习中的自动化超参数优化。
APE的工作原理包括以下几个关键步骤:
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初始提示:从一个初始提示开始,将其和数据集一起发送给目标LLM,生成基于数据集的响应。
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评估响应:使用标记数据集的真值来评估LLM生成的响应,确定模型的性能。
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优化提示:基于评估结果,优化器LLM会提出新的提示。
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迭代过程:重复生成响应、评估和优化提示的步骤,每次迭代都旨在改进提示,从而提高LLM的响应质量。
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选择最佳提示:在一定数量的迭代后或达到满意的性能水平时,选择表现最佳的提示。
APE的策略包括随机提示优化和通过提示优化(Optimisation by PROmpting, OPRO)。随机提示优化通过随机生成提示来探索可能的提示空间,而OPRO则利用先前迭代的结果,积极地对评估指标进行优化。
APE的实施涉及编码和算法,可能包括使用Python、特定的API和模型,如Vertex AI和Gemini 1.5模型。实施APE的目标是提高LLM在特定任务上的性能,同时减少手动调整提示所需的时间和努力。
APE的实现和研究正在不断发展,涉及各种技术和方法,包括遗传算法、代理规划和反射方法等。此外,还有一些现成的APE框架和库,如DSPy,它们提供了开箱即用的提示优化功能,但可能隐藏了优化过程的技术细节。