Can We Afford The Perfect Prompt? Balancing Cost and Accuracy with the Economical Prompting Index

📄 arXiv: 2412.01690v1 📥 PDF

作者: Tyler McDonald, Anthony Colosimo, Yifeng Li, Ali Emami

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-02

备注: 5 pages (excluding references), accepted to Coling 2025

💡 一句话要点

提出经济提示指数EPI，在保证精度的前提下，优化大语言模型提示工程的成本。

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

关键词: 提示工程 大语言模型 成本效益 经济提示指数 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有提示工程研究缺乏对成本效益的充分评估，复杂方法可能带来不必要的资源消耗。
  2. 提出经济提示指数（EPI），综合考虑准确率和token消耗，并允许用户自定义成本敏感度。
  3. 实验表明，在资源受限情况下，简单提示方法（如思维链）的EPI可能优于复杂方法（如自洽性）。

📝 摘要（中文）

随着提示工程研究的快速发展，除了准确性之外的评估指标对于开发具有成本效益的技术至关重要。本文提出了经济提示指数（EPI），这是一种新颖的指标，它将准确性得分与token消耗相结合，并根据用户指定的成本关注程度进行调整，以反映不同的资源约束。我们的研究考察了6种先进的提示技术，包括思维链、自洽性和思维树，涵盖10个广泛使用的语言模型和4个不同的数据集。我们证明，诸如自洽性之类的方法通常提供统计上不显著的增益，同时变得在成本上令人望而却步。例如，在像Claude 3.5 Sonnet这样的高性能模型上，在轻微的成本关注水平下，诸如思维链（0.72）之类的更简单技术的EPI超过了诸如自洽性（0.64）之类的更复杂的方法。我们的发现表明，在资源受限的情况下，需要重新评估复杂的提示策略，这可能会重塑未来的研究重点，并提高最终用户的成本效益。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在提示工程中，如何平衡模型精度和计算成本的问题。现有方法往往只关注精度提升，忽略了不同提示策略所带来的token消耗差异，尤其是在资源受限的场景下，高精度但高成本的提示策略可能并不适用。因此，需要一种能够综合考虑精度和成本的评估指标，以便选择更经济有效的提示方法。

核心思路：论文的核心思路是提出一个名为“经济提示指数”（Economical Prompting Index, EPI）的综合指标，该指标将提示策略的准确率与token消耗量结合起来，并引入一个用户可配置的成本敏感度参数。通过调整该参数，用户可以根据自身的资源约束，选择最适合的提示策略。EPI越高，代表该提示策略在保证精度的前提下，成本效益越高。

技术框架：EPI的计算公式为：EPI = Accuracy / (Token Consumption ^ Cost Concern Level)。其中，Accuracy代表提示策略的准确率，Token Consumption代表该策略产生的token数量，Cost Concern Level代表用户设定的成本敏感度。整体流程为：首先，针对特定任务，使用不同的提示策略生成结果；然后，计算每种策略的准确率和token消耗量；最后，根据用户设定的成本敏感度，计算每种策略的EPI，并选择EPI最高的策略。

关键创新：论文的关键创新在于提出了EPI这一综合指标，它将准确率和token消耗量结合起来，并允许用户自定义成本敏感度。这使得用户可以根据自身的资源约束，选择最经济有效的提示策略。与传统的只关注准确率的评估方法相比，EPI能够更全面地评估提示策略的性能。

关键设计：EPI公式中的Cost Concern Level是一个关键参数，它决定了成本在EPI中的权重。当Cost Concern Level为0时，EPI只考虑准确率；当Cost Concern Level为1时，EPI将准确率除以token消耗量；当Cost Concern Level大于1时，EPI会更加倾向于选择token消耗量低的策略。用户可以根据自身的资源约束，调整Cost Concern Level的值，以选择最适合的提示策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在高性能模型（如Claude 3.5 Sonnet）上，当成本敏感度较高时，简单的思维链提示策略（EPI=0.72）的EPI值甚至超过了更复杂的自洽性提示策略（EPI=0.64）。这表明，在资源受限的情况下，复杂的提示策略可能并不总是最佳选择。该研究强调了在提示工程中考虑成本效益的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用大型语言模型的场景，尤其是在资源受限的环境中，例如移动设备、边缘计算等。通过EPI指标，用户可以选择在精度和成本之间取得最佳平衡的提示策略，从而提高资源利用率，降低运营成本。此外，该研究也为提示工程领域的研究人员提供了一个新的评估视角，引导他们关注提示策略的成本效益。

📄 摘要（原文）

As prompt engineering research rapidly evolves, evaluations beyond accuracy are crucial for developing cost-effective techniques. We present the Economical Prompting Index (EPI), a novel metric that combines accuracy scores with token consumption, adjusted by a user-specified cost concern level to reflect different resource constraints. Our study examines 6 advanced prompting techniques, including Chain-of-Thought, Self-Consistency, and Tree of Thoughts, across 10 widely-used language models and 4 diverse datasets. We demonstrate that approaches such as Self-Consistency often provide statistically insignificant gains while becoming cost-prohibitive. For example, on high-performing models like Claude 3.5 Sonnet, the EPI of simpler techniques like Chain-of-Thought (0.72) surpasses more complex methods like Self-Consistency (0.64) at slight cost concern levels. Our findings suggest a reevaluation of complex prompting strategies in resource-constrained scenarios, potentially reshaping future research priorities and improving cost-effectiveness for end-users.