PAS: Data-Efficient Plug-and-Play Prompt Augmentation System
作者: Miao Zheng, Hao Liang, Fan Yang, Haoze Sun, Tianpeng Li, Lingchu Xiong, Yan Zhang, Youzhen Wu, Kun Li, Yanjun Shen, Mingan Lin, Tao Zhang, Guosheng Dong, Yujing Qiao, Kun Fang, Weipeng Chen, Bin Cui, Wentao Zhang, Zenan Zhou
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-08 (更新: 2024-08-07)
💡 一句话要点
PAS：数据高效的即插即用提示增强系统，提升LLM的易用性和有效性
🎯 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 自动提示工程 数据增强 即插即用
📋 核心要点
- 现有自动提示工程（APE）模型存在学习曲线陡峭、耗时以及不易使用等问题，限制了LLM的广泛应用。
- PAS系统利用在高质量自动生成提示补充数据集上训练的LLM，实现即插即用的提示增强，提升LLM性能。
- 实验表明，PAS仅使用9000个数据点即可达到SoTA性能，平均提升6.09个百分点，并能自主生成数据。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）的兴起推动了对即插即用AI系统的需求。在各种AI技术中，提示工程尤为重要。然而，用户在编写提示时常常面临学习曲线陡峭和耗时的问题，并且现有的自动提示工程（APE）模型难以使用。为了解决这个问题，我们提出了PAS，一个基于LLM的即插即用APE系统。PAS利用在高质量、自动生成的提示补充数据集上训练的LLM，从而获得卓越的性能。在全面的基准测试中，与之前的APE模型相比，PAS取得了最先进（SoTA）的结果，平均提高了6.09个百分点。此外，PAS非常高效，仅用9000个数据点就实现了SoTA性能。此外，PAS可以自主生成提示增强数据，而无需额外的人工。它的灵活性还使其与所有现有的LLM兼容，并适用于广泛的任务。PAS在人工评估中表现出色，突显了其作为用户插件的适用性。高性能、高效率和高灵活性的结合使PAS成为通过改进提示工程来增强LLM的可用性和有效性的有价值的系统。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自动提示工程（APE）中存在的用户编写提示困难、现有APE模型不易使用的问题。现有方法需要大量人工干预，学习成本高，且难以泛化到不同的LLM和任务上。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身的能力，通过在自动生成的高质量提示补充数据集上进行训练，使LLM能够自动生成有效的提示，从而降低用户的使用门槛，提高LLM的性能。这种方法旨在实现一个即插即用的APE系统，无需大量人工干预。
技术框架：PAS系统的整体框架包含以下几个主要模块：1) 提示补充数据集自动生成模块：该模块负责自动生成高质量的提示补充数据集，用于训练LLM。2) LLM训练模块：使用生成的提示补充数据集对LLM进行训练，使其具备自动生成有效提示的能力。3) 即插即用模块：将训练好的LLM集成到PAS系统中，用户可以方便地使用该系统进行提示增强。
关键创新：PAS的关键创新在于其数据高效性和自主数据生成能力。它仅需少量数据（9000个数据点）即可达到SoTA性能，并且能够自主生成提示增强数据，无需额外的人工。此外，PAS的灵活性使其可以与所有现有的LLM兼容，并适用于广泛的任务。
关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能与所使用的具体LLM有关，需要在实际应用中进行调整和优化。但是，自动生成高质量提示补充数据集是关键，具体生成策略未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PAS在基准测试中取得了最先进（SoTA）的结果，与之前的APE模型相比，平均提高了6.09个百分点。更重要的是，PAS仅使用9000个数据点就实现了SoTA性能，展示了其数据高效性。此外，PAS在人工评估中也表现出色，证明了其作为用户插件的实用性。
🎯 应用场景
PAS系统可广泛应用于各种需要利用LLM的任务中，例如文本生成、问答系统、机器翻译等。它可以降低用户使用LLM的门槛，提高LLM的性能和效率，从而促进LLM在各个领域的应用。未来，PAS可以进一步扩展到更多模态的数据，例如图像、音频等，实现多模态的提示增强。
📄 摘要（原文）
In recent years, the rise of Large Language Models (LLMs) has spurred a growing demand for plug-and-play AI systems. Among the various AI techniques, prompt engineering stands out as particularly significant. However, users often face challenges in writing prompts due to the steep learning curve and significant time investment, and existing automatic prompt engineering (APE) models can be difficult to use. To address this issue, we propose PAS, an LLM-based plug-and-play APE system. PAS utilizes LLMs trained on high-quality, automatically generated prompt complementary datasets, resulting in exceptional performance. In comprehensive benchmarks, PAS achieves state-of-the-art (SoTA) results compared to previous APE models, with an average improvement of 6.09 points. Moreover, PAS is highly efficient, achieving SoTA performance with only 9000 data points. Additionally, PAS can autonomously generate prompt augmentation data without requiring additional human labor. Its flexibility also allows it to be compatible with all existing LLMs and applicable to a wide range of tasks. PAS excels in human evaluations, underscoring its suitability as a plug-in for users. This combination of high performance, efficiency, and flexibility makes PAS a valuable system for enhancing the usability and effectiveness of LLMs through improved prompt engineering.