On Meta-Prompting

📄 arXiv: 2312.06562v3 📥 PDF

作者: Adrian de Wynter, Xun Wang, Qilong Gu, Si-Qing Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, math.CT

发布日期: 2023-12-11 (更新: 2025-05-30)

💡 一句话要点

提出基于范畴论的理论框架，用于形式化描述和泛化LLM的元提示行为。

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

关键词: 大型语言模型 元提示 上下文学习 范畴论 形式化方法

📋 核心要点

  1. 现有LLM的提示方法缺乏对模型行为的正式描述，限制了对上下文学习机制的理解。
  2. 论文提出基于范畴论的框架，形式化地描述LLM的上下文学习和元提示行为，从而泛化模型能力。
  3. 理论框架支持推导任务无关性和元提示方法等价性的结论，实验验证元提示优于基本提示。

📝 摘要（中文）

现代大型语言模型（LLM）能够将输入字符串解释为指令，即提示，并基于这些提示执行任务。与传统的学习器不同，LLM无法使用反向传播来获得反馈，并且通过一种称为上下文学习（ICL）的现象来就地调整其输出。许多提示和预训练这些模型的方法涉及自动生成这些提示，也称为元提示，或通过提示来获得提示。然而，这些方法并没有正式描述LLM本身的属性和行为。我们提出了一个基于范畴论的理论框架，以泛化和描述ICL以及LLM与用户交互时的行为。我们的框架允许我们获得关于任务无关性和各种元提示方法等价性的形式化结果。通过我们的框架和实验结果，我们认为元提示在生成理想输出方面比基本提示更有效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的提示工程中，缺乏对模型行为的正式理论描述的问题。现有的提示方法，包括元提示，主要关注如何生成有效的提示，但忽略了对LLM内在机制的理解，导致难以解释和优化模型的行为。现有方法缺乏形式化的工具来分析不同提示策略的等价性以及模型对不同任务的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用范畴论这一数学工具，将LLM的上下文学习过程形式化地表示为范畴之间的映射。通过这种抽象，可以将不同的提示策略视为范畴论中的不同态射，从而分析它们的等价性。同时，范畴论的抽象性也允许对LLM的任务无关性进行形式化描述，从而更好地理解模型的泛化能力。

技术框架：论文构建的理论框架主要包含以下几个部分：1) 将LLM的输入和输出空间表示为范畴；2) 将上下文学习过程表示为范畴之间的函子；3) 将不同的提示策略表示为范畴之间的态射；4) 利用范畴论中的概念，如自然变换和伴随函子，来分析不同提示策略的等价性和模型的任务无关性。整个框架旨在提供一个统一的视角来理解和分析LLM的提示行为。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将范畴论引入到LLM的提示工程中，从而提供了一个形式化的理论框架来描述和分析模型的行为。与现有方法相比，该框架不仅关注如何生成有效的提示，更关注对LLM内在机制的理解，从而为提示工程提供更坚实的理论基础。此外，该框架还允许对不同提示策略的等价性和模型的任务无关性进行形式化分析，从而为提示工程的优化提供指导。

关键设计：论文的关键设计在于如何将LLM的上下文学习过程映射到范畴论的概念中。例如，论文将LLM的输入和输出空间表示为对象，将提示表示为态射，将上下文学习过程表示为函子。此外，论文还利用范畴论中的自然变换来表示不同提示策略之间的关系，并利用伴随函子来分析模型的任务无关性。具体的参数设置和损失函数等技术细节取决于具体的LLM模型和提示策略，但该框架提供了一个通用的理论工具来分析这些细节的影响。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了基于范畴论框架的元提示方法优于基本提示方法，在特定任务上取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，但强调了元提示在生成理想输出方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的提示工程效率和效果，例如自动设计更有效的元提示策略，优化模型在特定任务上的表现。此外，该理论框架有助于理解LLM的内在机制，为开发更通用、更可靠的人工智能系统奠定基础，并可能影响未来LLM的架构设计。

📄 摘要（原文）

Modern large language models (LLMs) are capable of interpreting input strings as instructions, or prompts, and carry out tasks based on them. Unlike traditional learners, LLMs cannot use back-propagation to obtain feedback, and condition their output in situ in a phenomenon known as in-context learning (ICL). Many approaches to prompting and pre-training these models involve the automated generation of these prompts, also known as meta-prompting, or prompting to obtain prompts. However, they do not formally describe the properties and behavior of the LLMs themselves. We propose a theoretical framework based on category theory to generalize and describe ICL and LLM behavior when interacting with users. Our framework allows us to obtain formal results around task agnosticity and equivalence of various meta-prompting approaches. Using our framework and experimental results we argue that meta-prompting is more effective than basic prompting at generating desirable outputs.