Reflection-Enhanced Meta-Optimization Integrating TextGrad-style Prompt Optimization with Memory-Driven Self-Evolution

📄 arXiv: 2508.18749v1 📥 PDF

作者: Chunlong Wu, Zhibo Qu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-26

💡 一句话要点

提出反射增强元优化框架以解决提示优化的历史经验利用问题

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 提示优化 元优化 记忆增强 自适应优化器 自然语言处理 机器学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的提示优化方法通常是无状态的，缺乏历史经验的利用，容易导致过拟合和泛化能力差。
  2. 本文提出的REMO框架结合了记忆增强模块和自适应优化器，能够系统性地积累和重用优化知识。
  3. 在GSM8K基准测试中，REMO相较于TextGrad基线表现出更稳定和鲁棒的泛化能力，尽管计算开销增加。

📝 摘要（中文）

近年来，提示优化的进展使得文本提示的自动化、梯度式精细调整成为可能，从而提升大型语言模型在特定下游任务上的表现。然而，现有方法通常是无状态的，缺乏保留和利用历史优化经验的机制，容易导致过拟合。为了解决这些问题，本文提出了反射增强元优化（REMO）框架，结合了记忆增强的反射检索增强生成模块和自适应优化器，支持跨运行的知识积累与重用。通过在GSM8K基准上的实验，REMO在稳定性和鲁棒性上优于TextGrad基线，尽管计算开销有所增加。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有提示优化方法在历史经验利用和过拟合方面的不足，现有方法通常独立运行，缺乏跨任务的知识积累。

核心思路：REMO框架通过引入记忆增强模块和自适应优化器，能够在优化过程中保留和利用历史经验，从而实现持续改进。

技术框架：REMO框架主要包括两个模块：记忆增强的反射检索增强生成模块（类似“错误笔记本”）和自适应优化器，后者由大型语言模型驱动的元控制器实现，能够合成反思性见解以改进提示策略。

关键创新：REMO的核心创新在于其系统性地积累和重用跨运行的优化知识，区别于传统方法的无状态设计，支持更为稳定的优化过程。

关键设计：在算法设计中，REMO使用了特定的损失函数和网络结构，以确保反射性见解的有效合成和提示策略的逐步改进。

📊 实验亮点

在GSM8K基准测试中，REMO相较于TextGrad基线实现了更稳定的泛化能力，尽管计算开销有所增加。具体实验结果显示，REMO在多个任务上均表现出更优的鲁棒性，提升幅度显著。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的任务特定提示优化，尤其是在需要快速适应新任务的场景中。REMO框架的设计能够为大型语言模型提供更为稳定和有效的优化策略，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances in prompt optimization, exemplified by methods such as TextGrad, enable automatic, gradient-like refinement of textual prompts to enhance the performance of large language models (LLMs) on specific downstream tasks. However, current approaches are typically stateless and operate independently across optimization runs, lacking mechanisms to preserve and leverage historical optimization experience. Furthermore, they are susceptible to overfitting, often yielding prompt updates that generalize poorly beyond the immediate task context. To address these limitations, we propose Reflection-Enhanced Meta-Optimization (REMO), a novel framework that integrates (1) a memory-augmented Reflection Retrieval-Augmented Generation (RAG) module - structured as a "mistake notebook" and (2) a Self-Adaptive Optimizer, implemented via an LLM-driven meta-controller that synthesizes epoch-level reflective insights to iteratively improve system-level prompting strategies. This architecture enables not only local, fine-grained prompt tuning akin to TextGrad, but also the systematic accumulation and reuse of cross-run optimization knowledge, thereby supporting continual improvement over time. We instantiate the REMO framework using Qwen3-32B in standard inference mode - without explicit chain-of-thought prompting - and evaluate its efficacy on the GSM8K benchmark for mathematical reasoning. Experimental results demonstrate that, compared to a TextGrad baseline, REMO achieves more stable and robust generalization, albeit at the cost of increased computational overhead. We provide a detailed exposition of the algorithmic design, conduct a qualitative and quantitative analysis of optimization dynamics, and present a comprehensive ablation study to elucidate the contributions of each component.