MODP: Multi Objective Directional Prompting

📄 arXiv: 2504.18722v1 📥 PDF

作者: Aashutosh Nema, Samaksh Gulati, Evangelos Giakoumakis, Bipana Thapaliya

分类: cs.CC, cs.AI

发布日期: 2025-04-25

备注: 10 pages, 5 figures, submission to KDD 2025

💡 一句话要点

提出MODP，一种多目标定向Prompting框架，提升LLM在摘要任务和实际应用中的性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 Prompt工程 多目标优化 定向Prompting 文本摘要

📋 核心要点

  1. 现有Prompt工程主要关注特定任务的优化，忽略了LLM在Prompt开发过程中的内在行为。
  2. MODP框架通过多目标优化和指标驱动的定向Prompting，实现稳健和高精度的Prompt开发。
  3. 在摘要任务中，MODP相较于初始Prompt实现了26%的性能提升，并在戴尔实际生产环境中得到应用。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MODP（Multi Objective Directional Prompting）的框架，旨在解决大语言模型（LLM）提示工程中近似驱动和主观性的问题。MODP基于两个关键概念：多目标性，即在提示开发中考虑LLM的内在行为作为附加目标；以及定向提示，一种指标驱动的提示工程方法，以确保开发出稳健和高精度的提示。我们在摘要任务上，使用合成数据集验证了该方法的有效性，相对于初始提示，性能提升了26%。最后，我们将MODP应用于戴尔的Next Best Action支持工具的提示开发，该工具已投入生产，被超过10,000名内部支持人员使用，服务于全球数百万客户。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）提示工程方法主要依赖于近似和主观判断，缺乏对LLM内在行为的考虑，导致生成的提示可能不够鲁棒和精确。此外，针对特定任务的优化往往忽略了LLM的通用能力，限制了其在更广泛场景下的应用。

核心思路：MODP的核心思路是将LLM的内在行为纳入Prompt开发的目标函数中，实现多目标优化。同时，采用指标驱动的定向Prompting方法，通过量化Prompt的性能指标，指导Prompt的迭代优化，从而确保生成的Prompt既能满足特定任务的需求，又能充分发挥LLM的内在能力。

技术框架：MODP框架包含以下几个主要阶段：1) 定义任务目标和LLM行为目标；2) 设计初始Prompt；3) 评估Prompt在任务目标和LLM行为目标上的性能；4) 基于性能指标，采用定向Prompting方法，迭代优化Prompt；5) 最终得到满足多目标需求的Prompt。

关键创新：MODP最重要的技术创新在于其多目标优化和定向Prompting的结合。传统Prompt工程通常只关注任务性能，而MODP则同时考虑任务性能和LLM的内在行为，从而能够生成更鲁棒和更通用的Prompt。定向Prompting则提供了一种量化的Prompt优化方法，避免了主观性和盲目性。

关键设计：MODP的关键设计包括：1) 如何定义和量化LLM的内在行为目标，例如流畅度、一致性、信息量等；2) 如何设计合适的性能指标，用于评估Prompt在任务目标和LLM行为目标上的性能；3) 如何选择合适的优化算法，用于迭代优化Prompt。论文中使用了ROUGE指标评估摘要任务的性能，并采用梯度下降等优化算法进行Prompt的迭代优化。具体LLM行为目标的定义和量化方法在论文中未详细说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在摘要任务中，MODP相对于初始Prompt实现了26%的性能提升。此外，MODP成功应用于戴尔的Next Best Action支持工具，该工具已被超过10,000名内部支持人员使用，服务于全球数百万客户，证明了MODP在实际生产环境中的有效性和价值。

🎯 应用场景

MODP框架可应用于各种需要利用大语言模型的场景，例如文本摘要、机器翻译、问答系统、对话生成等。通过优化Prompt，可以提升LLM在这些场景下的性能和鲁棒性，从而提高用户体验和工作效率。在实际应用中，MODP已成功应用于戴尔的Next Best Action支持工具，为数百万客户提供服务，展示了其巨大的应用潜力。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have led to their popularity across multiple use-cases. However, prompt engineering, the process for optimally utilizing such models, remains approximation-driven and subjective. Most of the current research on prompt engineering focuses on task-specific optimization, while neglecting the behavior of the LLM under consideration during prompt development. This paper introduces MODP -- Multi Objective Directional Prompting, a framework based on two key concepts: 1) multi-objectivity: the importance of considering an LLM's intrinsic behavior as an additional objective in prompt development, and 2) directional prompting: a metrics-driven method for prompt engineering to ensure development of robust and high-precision prompts. We demonstrate the effectiveness of our proposed ideas on a summarization task, using a synthetically created dataset, achieving a 26% performance gain over initial prompts. Finally, we apply MODP to develop prompts for Dell's Next Best Action support tool, which is now in production and is used by more than 10,000 internal support agents and serving millions of customers worldwide.