SCULPT: Systematic Tuning of Long Prompts

📄 arXiv: 2410.20788v3 📥 PDF

作者: Shanu Kumar, Akhila Yesantarao Venkata, Shubhanshu Khandelwal, Bishal Santra, Parag Agrawal, Manish Gupta

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-28 (更新: 2025-07-16)

备注: Accepted at ACL Main 2025

💡 一句话要点

SCULPT：通过系统调优长提示来提升大语言模型性能

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

关键词: 长提示优化 大语言模型 提示工程 树结构 Critic-Actor框架

📋 核心要点

  1. 现有提示优化方法在处理长提示时面临信息丢失和对扰动敏感的挑战。
  2. SCULPT将长提示优化视为分层树细化问题，通过树结构表示提示并进行针对性修改。
  3. 实验表明SCULPT在长提示上有效，具有鲁棒性，并能生成高性能提示，提升LLM性能。

📝 摘要（中文）

针对大语言模型（LLM）在各种任务中的有效利用，提示优化至关重要。现有优化方法在优化短提示方面表现良好，但在处理更长、更复杂的提示时面临挑战，容易丢失信息且对微小扰动敏感。为了解决这些问题，我们提出了SCULPT（Systematic Tuning of Long Prompts），一个将提示优化视为分层树细化问题的框架。SCULPT将提示表示为树结构，从而能够进行有针对性的修改，同时保持上下文完整性。它采用Critic-Actor框架，生成反思并应用行动来细化提示。评估表明，SCULPT在长提示上有效，对对抗性扰动具有鲁棒性，并且即使没有任何初始人工编写的提示，也能够生成高性能的提示。与现有最先进的方法相比，SCULPT通过在应用结构化细化的同时保留必要的任务信息，从而始终如一地提高LLM性能。定性和定量分析均表明，SCULPT产生更稳定和可解释的提示修改，确保更好的跨任务泛化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长提示优化问题。现有方法在处理长提示时，容易丢失关键信息，且对细微的扰动非常敏感，导致优化效果不佳，难以保证生成高质量的提示。

核心思路：SCULPT的核心思路是将长提示表示为树状结构，从而能够对提示进行分层和结构化的修改。通过这种方式，可以有针对性地优化提示的不同部分，同时保持上下文的连贯性，避免信息丢失。

技术框架：SCULPT采用Critic-Actor框架。Critic模块负责评估当前提示的质量并生成反思（reflections），指出需要改进的地方。Actor模块则根据Critic的反馈，对提示树进行修改，例如添加、删除或修改节点。这个过程迭代进行，直到提示达到满意的质量。

关键创新：SCULPT的关键创新在于将提示优化问题转化为一个树结构细化问题。这种结构化的表示方式使得能够对提示进行更精细的控制和修改，避免了传统方法中容易出现的全局性扰动和信息丢失。此外，Critic-Actor框架能够有效地指导提示的优化过程。

关键设计：SCULPT使用树结构来表示提示，每个节点代表提示的一个部分。Critic模块通常是一个预训练的语言模型，用于评估提示的质量。Actor模块则使用各种操作来修改提示树，例如添加新的节点、删除现有的节点、或者修改节点的文本内容。具体的损失函数和网络结构的选择取决于具体的应用场景和任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCULPT在长提示优化方面优于现有方法，能够生成更高质量的提示，并显著提高LLM的性能。SCULPT对对抗性扰动具有更强的鲁棒性，即使在没有人工编写的初始提示的情况下，也能生成高性能的提示。定量和定性分析均表明，SCULPT能够产生更稳定和可解释的提示修改。

🎯 应用场景

SCULPT可应用于各种需要使用长提示的大语言模型应用场景，例如文本摘要、机器翻译、问答系统和代码生成等。通过优化提示，可以显著提高LLM在这些任务中的性能，提升用户体验，并降低对人工设计提示的依赖。该研究对提示工程的自动化和智能化具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Prompt optimization is essential for effective utilization of large language models (LLMs) across diverse tasks. While existing optimization methods are effective in optimizing short prompts, they struggle with longer, more complex ones, often risking information loss and being sensitive to small perturbations. To address these challenges, we propose SCULPT (Systematic Tuning of Long Prompts), a framework that treats prompt optimization as a hierarchical tree refinement problem. SCULPT represents prompts as tree structures, enabling targeted modifications while preserving contextual integrity. It employs a Critic-Actor framework that generates reflections and applies actions to refine the prompt. Evaluations demonstrate SCULPT's effectiveness on long prompts, its robustness to adversarial perturbations, and its ability to generate high-performing prompts even without any initial human-written prompt. Compared to existing state of the art methods, SCULPT consistently improves LLM performance by preserving essential task information while applying structured refinements. Both qualitative and quantitative analyses show that SCULPT produces more stable and interpretable prompt modifications, ensuring better generalization across tasks.