Unveiling the Lexical Sensitivity of LLMs: Combinatorial Optimization for Prompt Enhancement

📄 arXiv: 2405.20701v1 📥 PDF

作者: Pengwei Zhan, Zhen Xu, Qian Tan, Jie Song, Ru Xie

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-31

💡 一句话要点

提出COPLE框架，通过组合优化提升LLM对指令词汇变化的鲁棒性。

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

关键词: 大型语言模型 提示工程 组合优化 词汇敏感性 鲁棒性 指令遵循 黑盒优化

📋 核心要点

  1. 大型语言模型对指令中的细微词汇变化非常敏感，即使这些变化在语义上几乎没有差异，也会导致性能波动。
  2. 论文提出COPLE框架，通过组合优化方法，迭代地调整提示中的词汇，以提高模型对词汇变化的鲁棒性。
  3. 实验表明，COPLE能够有效提升模型在指令遵循和下游任务中的性能，即使是人工设计的提示也能从中受益。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在完成各种下游任务时表现出卓越的指令遵循能力。尽管这种令人印象深刻的能力使LLMs成为灵活的任务解决者，但它们在解决任务时的性能也严重依赖于指令。本文揭示了LLMs对任务指令中的词汇变化过度敏感，即使这些变化对人类来说是难以察觉的。通过为模型提供邻域指令（在潜在表示空间中紧密相邻，仅在一个语义相似的词上有所不同），下游任务的性能可能会大相径庭。基于此，我们提出了一个黑盒组合优化框架，用于提示词汇增强(COPLE)。COPLE根据一批代理任务的反馈执行迭代词汇优化，使用与词语影响相关的搜索策略。实验表明，即使是当前基准测试中广泛使用的人工设计的提示也受到模型词汇敏感性的影响，而COPLE可以恢复模型在指令遵循和解决下游任务中下降的能力。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）的性能高度依赖于输入的指令，即使指令中只有细微的词汇差异，也可能导致模型性能的显著变化。现有方法缺乏对这种词汇敏感性的有效处理，导致模型在实际应用中表现不稳定。论文旨在解决LLMs对指令词汇变化的过度敏感问题，提升模型的鲁棒性和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是通过组合优化方法，寻找最优的提示词汇组合，以提高模型对词汇变化的鲁棒性。具体来说，通过在潜在表示空间中搜索与原始指令相近的邻域指令，并根据模型在代理任务上的反馈，迭代地优化提示中的词汇。这种方法旨在找到一个对词汇变化不敏感，且能有效指导模型完成任务的提示。

技术框架：COPLE框架主要包含以下几个阶段：1) 邻域指令生成：基于原始指令，通过替换语义相似的词语生成邻域指令。2) 代理任务选择：选择一批具有代表性的代理任务，用于评估不同提示的性能。3) 词汇影响评估：评估每个词语对模型性能的影响，指导词汇优化方向。4) 组合优化：使用组合优化算法，迭代地选择和替换提示中的词语，以最大化模型在代理任务上的平均性能。5) 最终提示选择：选择在代理任务上表现最佳的提示作为最终的优化结果。

关键创新：COPLE的关键创新在于其黑盒组合优化方法，该方法不需要访问模型的内部参数，而是通过与模型的交互来学习最优的提示词汇组合。与传统的提示工程方法相比，COPLE能够自动地发现对词汇变化具有鲁棒性的提示，从而提高模型的泛化能力。此外，COPLE还引入了词汇影响评估机制，能够有效地指导词汇优化方向，提高搜索效率。

关键设计：COPLE的关键设计包括：1) 邻域指令生成策略：使用预训练的词向量模型（如Word2Vec或GloVe）来寻找语义相似的词语，并替换原始指令中的词语。2) 代理任务选择策略：选择多样化的代理任务，以覆盖不同的任务类型和领域。3) 词汇影响评估方法：通过计算每个词语对模型性能的贡献度，来评估其重要性。4) 组合优化算法：可以使用各种组合优化算法，如遗传算法、模拟退火算法或贪心算法，来搜索最优的提示词汇组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，COPLE能够显著提升模型在指令遵循和下游任务中的性能。例如，在某些基准测试中，COPLE可以将模型的准确率提高5%以上，并且能够有效地恢复因词汇敏感性而下降的模型能力。此外，实验还表明，即使是人工设计的提示，也能通过COPLE进行优化，从而进一步提高模型的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用大型语言模型的场景，例如智能客服、文本生成、机器翻译等。通过优化提示词汇，可以提高模型在不同场景下的稳定性和可靠性，减少因词汇变化导致的性能波动。此外，该方法还可以用于自动化提示工程，降低人工设计提示的成本和难度，加速LLM在实际应用中的部署。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate exceptional instruct-following ability to complete various downstream tasks. Although this impressive ability makes LLMs flexible task solvers, their performance in solving tasks also heavily relies on instructions. In this paper, we reveal that LLMs are over-sensitive to lexical variations in task instructions, even when the variations are imperceptible to humans. By providing models with neighborhood instructions, which are closely situated in the latent representation space and differ by only one semantically similar word, the performance on downstream tasks can be vastly different. Following this property, we propose a black-box Combinatorial Optimization framework for Prompt Lexical Enhancement (COPLE). COPLE performs iterative lexical optimization according to the feedback from a batch of proxy tasks, using a search strategy related to word influence. Experiments show that even widely-used human-crafted prompts for current benchmarks suffer from the lexical sensitivity of models, and COPLE recovers the declined model ability in both instruct-following and solving downstream tasks.