Large Language Models Prompting With Episodic Memory

📄 arXiv: 2408.07465v1 📥 PDF

作者: Dai Do, Quan Tran, Svetha Venkatesh, Hung Le

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-14

💡 一句话要点

提出基于情景记忆的大语言模型提示优化方法POEM，提升小样本学习性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 提示优化 情景记忆 强化学习 小样本学习

📋 核心要点

  1. 现有小样本学习中提示优化方法存在资源消耗大或性能不足的问题，限制了大语言模型的效果。
  2. POEM方法将提示优化视为强化学习问题，利用情景记忆存储训练信息，提升优化效率和泛化能力。
  3. 实验结果表明，POEM在文本分类和语言理解任务中显著优于现有方法，性能提升超过5.3%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的提示优化技术，名为基于情景记忆的提示（POEM），旨在提升大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中的性能，尤其是在小样本学习场景下，即直接将训练样本纳入提示中。尽管优化带有少量样本的提示越来越受到关注，但现有的提示优化方法通常资源密集或性能不足。POEM方法简单、高效，并展示出强大的泛化能力。我们将提示优化视为一个强化学习（RL）挑战，使用情景记忆来存档输入数据、少量样本排列以及训练期间观察到的奖励的组合。在测试阶段，我们通过从情景记忆中选择与top-k个最相似的训练样本产生最高总奖励的序列，来优化每个测试查询的样本序列。结果表明，POEM在各种文本分类任务中优于TEMPERA和RLPrompt等最新技术超过5.3%。此外，我们的方法能够很好地适应更广泛的语言理解任务，始终优于传统的启发式样本排序方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在小样本学习场景下，提示优化效率低和性能不足的问题。现有的提示优化方法，例如基于梯度的方法或启发式搜索，通常需要大量的计算资源或难以找到最优的提示策略，导致模型性能受限。

核心思路：论文的核心思路是将提示优化问题建模成一个强化学习问题，并利用情景记忆来加速学习过程。通过情景记忆，模型可以存储和检索之前训练过程中遇到的经验，从而更快地找到有效的提示策略。这种方法避免了每次都从头开始搜索最优提示，提高了优化效率。

技术框架：POEM方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 提示生成器：负责生成不同的提示序列，例如不同的样本排序。2) 大语言模型：用于评估每个提示序列的性能，并生成奖励信号。3) 强化学习代理：根据奖励信号更新提示生成器的策略。4) 情景记忆：存储训练过程中遇到的输入数据、提示序列和对应的奖励。在测试阶段，对于每个新的输入，模型首先从情景记忆中检索最相似的训练样本，然后根据这些样本的经验来优化提示序列。

关键创新：POEM方法的关键创新在于将情景记忆引入到提示优化过程中。情景记忆允许模型存储和检索之前训练过程中遇到的经验，从而加速学习过程并提高泛化能力。与传统的强化学习方法相比，POEM方法不需要从头开始学习，而是可以利用之前积累的知识来快速适应新的任务。

关键设计：POEM方法的关键设计包括：1) 相似度度量：用于衡量输入数据之间的相似度，以便从情景记忆中检索最相关的训练样本。2) 奖励函数：用于评估每个提示序列的性能，例如分类准确率或语言模型的困惑度。3) 强化学习算法：用于更新提示生成器的策略，例如Q-learning或策略梯度方法。4) 情景记忆的存储和检索机制：用于高效地存储和检索训练经验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，POEM方法在多个文本分类任务中显著优于现有的提示优化方法，例如TEMPERA和RLPrompt，性能提升超过5.3%。此外，POEM方法在更广泛的语言理解任务中也表现出色，始终优于传统的启发式样本排序方法。这些结果表明，POEM方法是一种有效且通用的提示优化技术。

🎯 应用场景

POEM方法可应用于各种需要利用大语言模型进行小样本学习的场景，例如文本分类、情感分析、信息抽取和机器翻译等。该方法能够提高模型的性能和效率，降低对大量标注数据的依赖，具有广泛的应用前景。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务和领域，例如图像识别和语音识别。

📄 摘要（原文）

Prompt optimization is essential for enhancing the performance of Large Language Models (LLMs) in a range of Natural Language Processing (NLP) tasks, particularly in scenarios of few-shot learning where training examples are incorporated directly into the prompt. Despite the growing interest in optimizing prompts with few-shot examples, existing methods for prompt optimization are often resource-intensive or perform inadequately. In this work, we propose PrOmpting with Episodic Memory (POEM), a novel prompt optimization technique that is simple, efficient, and demonstrates strong generalization capabilities. We approach prompt optimization as a Reinforcement Learning (RL) challenge, using episodic memory to archive combinations of input data, permutations of few-shot examples, and the rewards observed during training. In the testing phase, we optimize the sequence of examples for each test query by selecting the sequence that yields the highest total rewards from the top-k most similar training examples in the episodic memory. Our results show that POEM outperforms recent techniques like TEMPERA and RLPrompt by over 5.3% in various text classification tasks. Furthermore, our approach adapts well to broader language understanding tasks, consistently outperforming conventional heuristic methods for ordering examples.