Prompt Recursive Search: A Living Framework with Adaptive Growth in LLM Auto-Prompting
作者: Xiangyu Zhao, Chengqian Ma
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-08-02
备注: 8 pages,4 figures
💡 一句话要点
提出Prompt递归搜索框架，自适应调整LLM提示策略，提升复杂问题求解能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 提示学习 大型语言模型 自适应提示 递归搜索 问题求解
📋 核心要点
- 现有专家设计提示（EDP）缺乏灵活性，无法根据问题复杂度调整，导致token利用率低，且性能受限于专家知识。
- Prompt递归搜索（PRS）框架通过LLM自主生成问题相关的提示，并评估问题复杂度，动态调整结构，减少错误累积。
- 实验结果表明，PRS框架在多个数据集上优于CoT方法，例如在使用Llama3-7B模型时，BBH数据集上的准确率提升了8%。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域展现了卓越的能力，各种提示设计策略显著增强了它们的能力。然而，这些提示也存在固有的局限性。主要的提示设计方法分为两种：专家设计提示（EDP），例如思维链（CoT），它需要手动为每个数据集设计提示，一旦确定就无法更改，效果受限于设计者的专业知识。EDP的静态性导致LLM对同一数据集中的简单和复杂问题采用相同的方法，降低了简单问题的token利用率。另一种是LLM自主生成的提示（LDP），它为特定问题提供定制的解决方案，缓解了EDP的局限性。然而，由于解决方案规划过程中可能出现错误累积，LDP在处理复杂问题时性能可能会下降。为了解决这些挑战，我们提出了一种新颖的Prompt递归搜索（PRS）框架，该框架利用LLM生成特定于问题的解决方案，从而节省token。该框架包含问题复杂性评估和可调整的结构，从而降低了出错的可能性。通过在不同领域的各种数据集上使用具有不同参数数量的LLM进行的大量实验，我们证实了PRS框架的有效性。与CoT方法相比，PRS方法在使用Llama3-7B模型时，在BBH数据集上的准确率提高了8%，实现了22%的改进。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在使用提示学习时，现有方法无法有效处理不同复杂度问题的问题。专家设计提示（EDP）缺乏灵活性，对所有问题采用统一策略，导致简单问题的token浪费，复杂问题则可能因提示不足而效果不佳。LLM自主生成提示（LDP）虽然具有灵活性，但在处理复杂问题时容易出现错误累积，导致性能下降。
核心思路：论文的核心思路是提出一种Prompt递归搜索（PRS）框架，该框架能够根据问题的复杂程度自适应地调整提示策略。PRS利用LLM生成特定于问题的解决方案，并包含问题复杂性评估机制，从而在保证准确性的同时，优化token的使用效率。通过递归搜索，框架可以逐步完善提示，降低复杂问题求解过程中的错误累积风险。
技术框架：PRS框架包含以下主要模块：1) 问题复杂性评估模块：评估输入问题的难度，决定是否需要进行更深入的提示搜索。2) 提示生成模块：利用LLM生成针对特定问题的提示。3) 解决方案验证模块：验证生成的解决方案的正确性，并根据验证结果调整提示。4) 递归搜索控制模块：控制递归搜索的深度和广度，避免过度搜索。整体流程是：输入问题 -> 问题复杂性评估 -> 提示生成 -> 解决方案验证 -> (若验证失败且未达到搜索上限，则返回提示生成) -> 输出解决方案。
关键创新：PRS框架的关键创新在于其自适应的提示生成和递归搜索机制。与传统的静态提示方法不同，PRS能够根据问题的复杂程度动态调整提示策略，从而更有效地利用LLM的推理能力。此外，递归搜索机制允许框架逐步完善提示，降低了复杂问题求解过程中的错误累积风险。
关键设计：问题复杂性评估模块可以使用LLM对问题进行初步分析，并根据分析结果给出一个难度评分。提示生成模块可以使用不同的提示策略，例如思维链（CoT）或知识图谱增强提示。解决方案验证模块可以使用LLM对生成的解决方案进行逻辑推理和一致性检查。递归搜索控制模块可以设置最大搜索深度和广度，以避免过度搜索和计算资源浪费。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PRS框架在多个数据集上优于传统的CoT方法。例如，在使用Llama3-7B模型时，PRS在BBH数据集上的准确率提高了8%，实现了22%的相对提升。此外，实验还验证了PRS框架在不同参数规模的LLM上的有效性，表明该方法具有较强的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要大型语言模型进行问题求解的场景，例如智能客服、教育辅导、代码生成、科学研究等。通过自适应的提示策略，可以提高LLM在复杂任务中的性能，并降低计算成本。未来，该方法有望进一步扩展到多模态任务和更复杂的推理场景。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable proficiency in addressing a diverse array of tasks within the Natural Language Processing (NLP) domain, with various prompt design strategies significantly augmenting their capabilities. However, these prompts, while beneficial, each possess inherent limitations. The primary prompt design methodologies are twofold: The first, exemplified by the Chain of Thought (CoT), involves manually crafting prompts specific to individual datasets, hence termed Expert-Designed Prompts (EDPs). Once these prompts are established, they are unalterable, and their effectiveness is capped by the expertise of the human designers. When applied to LLMs, the static nature of EDPs results in a uniform approach to both simple and complex problems within the same dataset, leading to the inefficient use of tokens for straightforward issues. The second method involves prompts autonomously generated by the LLM, known as LLM-Derived Prompts (LDPs), which provide tailored solutions to specific problems, mitigating the limitations of EDPs. However, LDPs may encounter a decline in performance when tackling complex problems due to the potential for error accumulation during the solution planning process. To address these challenges, we have conceived a novel Prompt Recursive Search (PRS) framework that leverages the LLM to generate solutions specific to the problem, thereby conserving tokens. The framework incorporates an assessment of problem complexity and an adjustable structure, ensuring a reduction in the likelihood of errors. We have substantiated the efficacy of PRS framework through extensive experiments using LLMs with different numbers of parameters across a spectrum of datasets in various domains. Compared to the CoT method, the PRS method has increased the accuracy on the BBH dataset by 8% using Llama3-7B model, achieving a 22% improvement.