QPO: Query-dependent Prompt Optimization via Multi-Loop Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2408.10504v2 📥 PDF

作者: Yilun Kong, Hangyu Mao, Qi Zhao, Bin Zhang, Jingqing Ruan, Li Shen, Yongzhe Chang, Xueqian Wang, Rui Zhao, Dacheng Tao

分类: cs.AI

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2025-05-30)

备注: Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

💡 一句话要点

提出QPO以解决查询依赖的提示优化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 提示优化 离线强化学习 大型语言模型 自然语言处理 查询依赖

📋 核心要点

  1. 现有提示优化方法主要关注任务级性能，忽视查询偏好的提示，导致性能不佳。
  2. 本文提出QPO，通过多循环离线强化学习迭代微调模型，生成针对查询的最佳提示。
  3. 实验结果显示，该方法在多种LLM规模和NLP、数学任务上均表现出色，具有良好的成本效益。

📝 摘要（中文）

提示工程在提升大型语言模型（LLMs）性能方面取得了显著成功。然而，现有的提示优化方法主要关注任务级性能，忽视了查询偏好的提示，导致性能不佳。此外，这些方法依赖于与LLMs的频繁交互以获取反馈，造成了高昂的交互成本。本文提出了查询依赖的提示优化（QPO），利用多循环离线强化学习迭代微调小型预训练语言模型，生成针对输入查询的最佳提示，从而显著提升对大型目标LLM的提示效果。我们从离线提示演示数据中获取见解，避免了在线交互的费用，并在每个循环中不断增强离线数据集，推动模型生成最佳提示。实验表明，该方法在零-shot和few-shot场景下均表现出色，具有良好的成本效益。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有提示优化方法在查询偏好方面的不足，导致的性能不佳和高昂的交互成本。

核心思路：通过多循环离线强化学习，迭代微调小型预训练语言模型，生成针对特定输入查询的最佳提示，避免频繁的在线交互。

技术框架：整体流程包括数据收集、模型微调和提示生成三个主要模块。首先，从已有的离线提示数据中获取信息，然后通过强化学习迭代优化模型，最后生成新的提示并增强数据集。

关键创新：最重要的创新在于利用离线数据进行多循环优化，显著降低了在线交互的需求，与传统方法相比，提升了提示生成的效率和效果。

关键设计：在模型微调过程中，采用特定的损失函数来优化提示质量，并通过不断增强离线数据集，确保生成的提示优于原始数据集中的提示。具体的参数设置和网络结构设计在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，QPO方法在多个LLM规模和任务上均表现优异。在零-shot和few-shot场景下，相较于基线方法，提示生成的效果提升显著，具体性能数据未在摘要中提供，需参考原文获取。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能问答等。通过优化提示生成，能够提升大型语言模型在特定任务上的表现，具有广泛的实际价值和未来影响，尤其是在需要高效交互的应用场景中。

📄 摘要（原文）

Prompt engineering has demonstrated remarkable success in enhancing the performance of large language models (LLMs) across diverse tasks. However, most existing prompt optimization methods only focus on the task-level performance, overlooking the importance of query-preferred prompts, which leads to suboptimal performances. Additionally, these methods rely heavily on frequent interactions with LLMs to obtain feedback for guiding the optimization process, incurring substantial redundant interaction costs. In this paper, we introduce Query-dependent Prompt Optimization (QPO), which leverages multi-loop offline reinforcement learning to iteratively fine-tune a small pretrained language model to generate optimal prompts tailored to the input queries, thus significantly improving the prompting effect on the large target LLM. We derive insights from offline prompting demonstration data, which already exists in large quantities as a by-product of benchmarking diverse prompts on open-sourced tasks, thereby circumventing the expenses of online interactions. Furthermore, we continuously augment the offline dataset with the generated prompts in each loop, as the prompts from the fine-tuned model are supposed to outperform the source prompts in the original dataset. These iterative loops bootstrap the model towards generating optimal prompts. Experiments on various LLM scales and diverse NLP and math tasks demonstrate the efficacy and cost-efficiency of our method in both zero-shot and few-shot scenarios.