PromptAgent: Strategic Planning with Language Models Enables Expert-level Prompt Optimization
作者: Xinyuan Wang, Chenxi Li, Zhen Wang, Fan Bai, Haotian Luo, Jiayou Zhang, Nebojsa Jojic, Eric P. Xing, Zhiting Hu
分类: cs.CL
发布日期: 2023-10-25 (更新: 2023-12-07)
备注: 34 pages, 10 figures
💡 一句话要点
提出PromptAgent以解决专家级提示优化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 提示优化 战略规划 蒙特卡洛树搜索 自然语言处理 专家级提示 自动化生成 模型反馈
📋 核心要点
- 现有的提示优化方法往往忽视领域知识的深度，难以高效探索专家级提示的广阔空间。
- PromptAgent将提示优化视为战略规划问题，利用蒙特卡洛树搜索算法进行有效导航。
- 在多个任务中，PromptAgent显著优于现有的提示优化基线，展示了其高效性和通用性。
📝 摘要（中文）
高效的任务特定提示通常由专家精心设计，以整合详细的指令和领域见解。然而，自动生成此类专家级提示仍然是一个难题。现有的提示优化方法往往忽视领域知识的深度，难以有效探索专家级提示的广阔空间。为此，本文提出了PromptAgent，这是一种优化方法，能够自主生成与专家手工制作的提示质量相当的提示。PromptAgent将提示优化视为战略规划问题，采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法，战略性地导航专家级提示空间。通过反思模型错误并生成建设性的错误反馈，PromptAgent能够引导精确的专家级见解和深入的指令。我们将PromptAgent应用于12个任务，显示其显著优于强大的链式思维和近期的提示优化基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自动生成高质量专家级提示的问题。现有方法在提示优化中缺乏对领域知识的深度理解，导致生成的提示质量不高。
核心思路：PromptAgent通过将提示优化视为战略规划问题，采用基于蒙特卡洛树搜索的算法，模拟人类的试错探索过程，从而生成高质量的提示。
技术框架：PromptAgent的整体架构包括几个主要模块：首先是错误反馈模块，通过反思模型错误生成反馈；其次是状态评估模块，评估当前提示的质量；最后是路径搜索模块，寻找高奖励的提示生成路径。
关键创新：PromptAgent的核心创新在于将提示优化视为一个动态的规划问题，利用蒙特卡洛树搜索进行高效探索，这与现有方法的静态优化方式有本质区别。
关键设计：在设计中，PromptAgent设置了多个参数以优化搜索过程，包括奖励函数的设计和状态空间的定义，确保能够有效捕捉到专家级提示的特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，PromptAgent在12个任务上表现出色，显著优于强大的链式思维和最新的提示优化基线，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了其在生成专家级提示方面的高效性和通用性。
🎯 应用场景
PromptAgent的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在自然语言处理、对话系统和智能助手等任务中。通过自动生成高质量的提示，能够显著提高模型的性能和适应性，降低人工干预的需求，推动智能系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Highly effective, task-specific prompts are often heavily engineered by experts to integrate detailed instructions and domain insights based on a deep understanding of both instincts of large language models (LLMs) and the intricacies of the target task. However, automating the generation of such expert-level prompts remains elusive. Existing prompt optimization methods tend to overlook the depth of domain knowledge and struggle to efficiently explore the vast space of expert-level prompts. Addressing this, we present PromptAgent, an optimization method that autonomously crafts prompts equivalent in quality to those handcrafted by experts. At its core, PromptAgent views prompt optimization as a strategic planning problem and employs a principled planning algorithm, rooted in Monte Carlo tree search, to strategically navigate the expert-level prompt space. Inspired by human-like trial-and-error exploration, PromptAgent induces precise expert-level insights and in-depth instructions by reflecting on model errors and generating constructive error feedback. Such a novel framework allows the agent to iteratively examine intermediate prompts (states), refine them based on error feedbacks (actions), simulate future rewards, and search for high-reward paths leading to expert prompts. We apply PromptAgent to 12 tasks spanning three practical domains: BIG-Bench Hard (BBH), as well as domain-specific and general NLP tasks, showing it significantly outperforms strong Chain-of-Thought and recent prompt optimization baselines. Extensive analyses emphasize its capability to craft expert-level, detailed, and domain-insightful prompts with great efficiency and generalizability.