PRL: Prompts from Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.14412v1 📥 PDF

作者: Paweł Batorski, Adrian Kosmala, Paul Swoboda

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于强化学习的提示生成方法PRL，提升大语言模型在多任务上的性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 提示工程 强化学习 大语言模型 自动提示生成 文本分类

📋 核心要点

  1. 当前提示工程依赖专家知识，难以发现细微但关键的语义线索，限制了大语言模型性能。
  2. PRL利用强化学习自动生成提示，无需人工干预，能够发现更有效的few-shot示例。
  3. 实验表明，PRL在文本分类、简化和摘要任务上超越现有方法，显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习的自动提示生成方法PRL，旨在解决大语言模型（LLM）提示工程中的核心挑战。有效的提示工程对于充分发挥LLM的能力至关重要，但设计良好的提示通常需要专家经验和对任务的细致理解。PRL能够生成训练期间未见过的新的few-shot示例。实验结果表明，PRL在文本分类、文本简化和文本摘要等一系列基准测试中取得了最先进的性能。在分类任务上，PRL超过了APE方法2.58%，超过了EvoPrompt方法1.00%。此外，在摘要任务上，PRL的平均ROUGE分数比APE高4.32，比EvoPrompt高2.12；在简化任务上，SARI分数比APE高6.93，比EvoPrompt高6.01。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）提示工程中人工设计提示的局限性。人工设计的提示依赖于专家知识，耗时且难以发现对LLM性能至关重要的细微语义线索。现有方法难以生成训练期间未见过的有效的few-shot示例，限制了LLM的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）自动搜索最优提示。通过将提示生成过程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），RL智能体可以学习生成能够最大化LLM性能的提示。这种方法能够探索更广阔的提示空间，发现人工难以设计的有效提示。

技术框架：PRL的技术框架主要包含以下几个模块：1) 环境：由LLM和任务数据集构成，用于评估生成的提示的质量。2) 智能体：一个策略网络，用于生成提示。3) 奖励函数：根据LLM在给定提示下的性能（例如，准确率、ROUGE分数）来评估提示的质量。RL智能体通过与环境交互，不断优化策略网络，从而生成更有效的提示。

关键创新：PRL的关键创新在于使用强化学习自动生成提示，特别是能够生成训练期间未见过的新的few-shot示例。与现有方法相比，PRL无需人工干预，能够探索更广阔的提示空间，发现人工难以设计的有效提示。此外，PRL的奖励函数可以灵活地根据不同的任务进行定制，从而适应不同的应用场景。

关键设计：PRL的关键设计包括：1) 策略网络：使用Transformer模型作为策略网络，用于生成提示。2) 奖励函数：根据任务类型选择合适的奖励函数，例如，在分类任务中使用准确率，在摘要任务中使用ROUGE分数。3) 探索策略：使用ε-greedy策略进行探索，以避免陷入局部最优解。4) 训练过程：使用近端策略优化（PPO）算法训练RL智能体。

📊 实验亮点

PRL在多个基准测试中取得了显著的性能提升。在文本分类任务上，PRL超过了APE方法2.58%，超过了EvoPrompt方法1.00%。在文本摘要任务上，PRL的平均ROUGE分数比APE高4.32，比EvoPrompt高2.12。在文本简化任务上，SARI分数比APE高6.93，比EvoPrompt高6.01。这些结果表明，PRL是一种有效的自动提示生成方法，能够显著提升LLM在各种任务上的性能。

🎯 应用场景

PRL具有广泛的应用前景，可应用于各种需要利用大语言模型的任务，例如文本分类、情感分析、文本摘要、机器翻译、代码生成等。通过自动生成高质量的提示，PRL可以显著提升LLM在这些任务上的性能，降低人工成本，并促进LLM在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

Effective prompt engineering remains a central challenge in fully harnessing the capabilities of LLMs. While well-designed prompts can dramatically enhance performance, crafting them typically demands expert intuition and a nuanced understanding of the task. Moreover, the most impactful prompts often hinge on subtle semantic cues, ones that may elude human perception but are crucial for guiding LLM behavior. In this paper, we introduce PRL (Prompts from Reinforcement Learning), a novel RL-based approach for automatic prompt generation. Unlike previous methods, PRL can produce novel few-shot examples that were not seen during training. Our approach achieves state-of-the-art performance across a range of benchmarks, including text classification, simplification, and summarization. On the classification task, it surpasses prior methods by 2.58% over APE and 1.00% over EvoPrompt. Additionally, it improves the average ROUGE scores on the summarization task by 4.32 over APE and by 2.12 over EvoPrompt and the SARI score on simplification by 6.93 over APE and by 6.01 over EvoPrompt. Our code is available at https://github.com/Batorskq/prl .