本文探讨了如何优化大型语言模型(LLM)中的提示(prompt),以更有效地利用这些黑盒模型的能力。传统的优化方法倾向于寻找全局最优解,但在某些情况下这种做法可能表现不佳。通过对提示优化进行深入的研究,作者发现了两个重要洞见:
- 首先,相比于全局最优解的稀有性,局部最优解通常更加丰富且性能良好,这为高效的提示优化提供了更多可能性;
- 其次,输入域的选择(包括提示的生成和表示方式)会影响高性能局部最优解的识别。
受此启发,作者提出了一种名为局部零阶提示优化(Localized Zeroth-Order Prompt Optimization,ZOPO)的新算法,该算法将基于神经切线核推导的高斯过程与标准零阶优化相结合,以高效地搜索具有良好性能的局部最优解。实验结果表明,ZOPO在优化性能和查询效率方面均优于现有基线方法。
1 局部零阶提示优化--ZOPO
ZOPO是一种旨在提高提示优化过程中查询效率和优化性能的方法。目的是提高基于提示的方法利用大型语言模型(LLMs)的能力,特别是在那些寻找全局最优解表现不佳的任务上。与全局最优解相比,局部最优解更常见且性能良好,这使得它们成为更值得追求的目标。输入域的选择,包括提示的生成和表示方式,会影响高性能局部最优解的识别。
(1)输入域变换:
- 使用大型语言模型生成提示候选。利用NLP嵌入模型将这些生成的提示转换成其对应的隐藏表示形式,从而充分利用LLMs的生成能力和NLP嵌入模型的表示能力。
(2)零阶优化框架:
- 采用增强的零阶优化(ZOO)方法,通过一个推导出的高斯过程来进行高效的梯度估计。在这个框架中,进一步整合了神经切线核(NTK)来处理复杂和高维的提示优化任务。
(3)不确定性指导的局部探索:
- 设计了一种基于不确定性的局部探索方法,以改善在推导出的NTK-GP框架中的梯度估计,从而增强算法的实际性能。
2 结语
本文提出了一种名为局部化零阶提示优化(ZOPO)的新算法,该算法通过高效搜索具有良好性能的局部最优解来优化提示,从而在大型语言模型的任务中提高了优化性能和查询效率。
论文题目: Localized Zeroth-Order Prompt Optimization
论文链接: https://arxiv.org/abs/2403.02993
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精彩回顾
1. 大语言模型的情景记忆
标签:零阶,提示,局部,本地,最优,优化,模型 From: https://blog.51cto.com/u_16811054/11952210