SPRIG: Improving Large Language Model Performance by System Prompt Optimization
作者: Lechen Zhang, Tolga Ergen, Lajanugen Logeswaran, Moontae Lee, David Jurgens
分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2024-10-18 (更新: 2024-10-25)
💡 一句话要点
SPRIG：通过系统提示优化提升大型语言模型性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 系统提示优化 遗传算法 提示工程 通用性 模型泛化 自动化提示
📋 核心要点
- 现有方法侧重于优化特定任务的提示，忽略了通用系统提示对LLM性能的潜在影响。
- SPRIG采用基于编辑的遗传算法，从预定义组件迭代构建系统提示，以提升模型在通用场景下的性能。
- 实验表明，优化后的系统提示性能与特定任务提示相当，且能跨模型、参数和语言泛化。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在许多场景中展现了令人印象深刻的能力，但其性能部分取决于提示的选择。过去的研究主要集中在优化特定于任务的提示。然而，对于优化提示中包含的通用指令（称为系统提示）的关注较少。为了解决这一差距，我们提出了SPRIG，这是一种基于编辑的遗传算法，它从预先指定的组件迭代地构建提示，以最大限度地提高模型在一般场景中的性能。我们在47种不同类型的任务集合上评估系统提示的性能，以确保通用性。我们的研究发现，单个优化的系统提示的性能与为每个单独任务优化的任务提示相当。此外，结合系统和任务级别的优化可以带来进一步的改进，这展示了它们的互补性。实验还表明，优化的系统提示可以有效地推广到不同的模型系列、参数大小和语言。这项研究深入了解了系统级指令在最大限度地发挥LLM潜力方面的作用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中系统提示优化的问题。现有方法主要关注特定任务的提示工程，忽略了系统提示（即LLM接收到的通用指令）对模型整体性能的影响。缺乏对系统提示的有效优化方法，导致LLM的潜力未能充分发挥。
核心思路：论文的核心思路是利用遗传算法自动搜索和优化系统提示。通过迭代地编辑和组合预定义的提示组件，SPRIG旨在找到一个通用的系统提示，能够提升LLM在各种任务上的表现。这种方法避免了手动设计系统提示的繁琐和主观性。
技术框架：SPRIG的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 初始化：构建初始的系统提示种群，每个提示由预定义的组件随机组合而成。2) 评估：使用一系列不同的任务评估每个系统提示的性能。3) 选择：根据性能指标（例如平均准确率）选择表现最好的提示。4) 交叉和变异：对选定的提示进行交叉和变异操作，生成新的提示。5) 迭代：重复评估、选择、交叉和变异的过程，直到达到预定的迭代次数或性能收敛。
关键创新：SPRIG的关键创新在于将遗传算法应用于系统提示的优化。与传统的提示工程方法相比，SPRIG能够自动探索更大的提示空间，并找到更有效的系统提示。此外，SPRIG的设计目标是找到一个通用的系统提示，能够提升LLM在各种任务上的表现，而不是仅仅针对特定任务进行优化。
关键设计：SPRIG的关键设计包括：1) 提示组件库：预定义的提示组件，例如“你是一个有用的助手”、“请用简洁的语言回答问题”等。2) 适应度函数：用于评估系统提示性能的指标，例如平均准确率、F1值等。3) 遗传算子：交叉和变异操作的具体实现方式，例如单点交叉、随机插入/删除组件等。4) 任务集合：用于评估系统提示性能的任务集合，需要具有多样性，以确保优化后的系统提示具有良好的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SPRIG优化后的系统提示在47种不同类型的任务上表现出色，性能与为每个任务单独优化的提示相当。更重要的是，将SPRIG优化的系统提示与任务特定的提示相结合，可以进一步提升LLM的性能，证明了系统级和任务级优化的互补性。实验还验证了优化后的系统提示在不同模型家族、参数规模和语言上的泛化能力。
🎯 应用场景
SPRIG具有广泛的应用前景，可用于提升各种LLM在不同领域的性能，例如问答系统、文本生成、代码生成等。通过优化系统提示，可以提高LLM的通用性和可靠性，降低人工干预成本，加速LLM在实际场景中的部署和应用。该研究还有助于深入理解系统提示对LLM行为的影响，为未来的LLM研究提供指导。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in many scenarios, but their performance depends, in part, on the choice of prompt. Past research has focused on optimizing prompts specific to a task. However, much less attention has been given to optimizing the general instructions included in a prompt, known as a system prompt. To address this gap, we propose SPRIG, an edit-based genetic algorithm that iteratively constructs prompts from prespecified components to maximize the model's performance in general scenarios. We evaluate the performance of system prompts on a collection of 47 different types of tasks to ensure generalizability. Our study finds that a single optimized system prompt performs on par with task prompts optimized for each individual task. Moreover, combining system and task-level optimizations leads to further improvement, which showcases their complementary nature. Experiments also reveal that the optimized system prompts generalize effectively across model families, parameter sizes, and languages. This study provides insights into the role of system-level instructions in maximizing LLM potential.