Self-Supervised Prompt Optimization

📄 arXiv: 2502.06855v3 📥 PDF

作者: Jinyu Xiang, Jiayi Zhang, Zhaoyang Yu, Xinbing Liang, Fengwei Teng, Jinhao Tu, Fashen Ren, Xiangru Tang, Sirui Hong, Chenglin Wu, Yuyu Luo

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-07 (更新: 2025-08-21)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出自监督提示优化（SPO）框架，无需外部参考即可提升LLM在各类任务中的性能。

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

关键词: 自监督学习 提示优化 大型语言模型 无监督学习 LLM评估 LLM优化 自动化Prompt工程

📋 核心要点

  1. 现有提示优化方法依赖外部参考（如人工标注），限制了其在缺乏此类数据的实际场景中的应用。
  2. SPO框架通过LLM自身评估输出质量和对齐任务要求的能力，实现无外部参考的提示优化。
  3. 实验表明，SPO在显著降低成本和样本需求的同时，性能超越现有方法，甚至可以达到更优结果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为自监督提示优化（SPO）的经济高效的框架，该框架无需外部参考即可为封闭式和开放式任务发现有效的提示。SPO的动机是提示质量直接体现在LLM的输出中，并且LLM可以有效地评估对任务要求的遵守情况。因此，SPO完全从输出比较中获得评估和优化信号。具体来说，SPO通过LLM评估器进行的成对输出比较来选择更优的提示，然后通过LLM优化器使输出与任务要求对齐。大量实验表明，SPO优于最先进的提示优化方法，以显著更低的成本（例如，现有方法的1.1%到5.6%）和更少的样本（例如，三个样本）实现了可比或更优越的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有提示优化方法通常需要人工标注或真实标签作为参考，这在许多实际场景中是不可行的，因为获取这些外部参考的成本很高或者根本无法获得。因此，如何在没有外部参考的情况下自动优化提示，以提高大型语言模型（LLM）在各种任务中的性能，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身的能力来评估和优化提示。作者观察到，好的提示能够直接体现在LLM的输出质量上，并且LLM本身也具备评估其输出是否符合任务要求的能力。因此，可以通过比较不同提示生成的输出，并利用LLM作为评估器来选择更优的提示。

技术框架：SPO框架主要包含两个阶段：提示选择和提示优化。在提示选择阶段，首先生成多个候选提示，然后使用这些提示生成LLM的输出。接着，通过LLM评估器对这些输出进行成对比较，选出更优的提示。在提示优化阶段，使用LLM优化器来调整提示，使其生成的输出更符合任务要求。整个过程无需任何外部参考。

关键创新：SPO最关键的创新在于其自监督的特性，即完全依赖LLM自身的能力来进行提示优化，无需任何人工标注或真实标签。这使得SPO能够应用于更广泛的场景，尤其是在缺乏外部参考的情况下。与现有方法相比，SPO大大降低了成本和数据需求。

关键设计：SPO的关键设计包括：1) 使用LLM作为评估器，通过成对比较来选择更优的提示；2) 使用LLM优化器来调整提示，使其生成的输出更符合任务要求；3) 设计了一种有效的采样策略，以减少所需的样本数量。具体来说，LLM评估器可以使用诸如GPT-4等强大的LLM，通过prompting让其判断两个输出哪个更好。LLM优化器可以使用诸如T5等模型，通过微调来学习如何生成更好的提示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SPO在各种任务上都优于现有的提示优化方法。例如，在某些任务上，SPO仅使用现有方法1.1%到5.6%的成本，以及三个样本，就达到了可比甚至更优的性能。这些结果充分证明了SPO的有效性和效率。

🎯 应用场景

SPO框架具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要利用LLM的任务中，例如文本生成、问答、摘要、翻译等。尤其是在缺乏标注数据的场景下，SPO能够发挥更大的作用。此外，SPO还可以用于自动化prompt工程，降低人工设计prompt的成本，提高LLM的应用效率。未来，SPO可以进一步扩展到多模态任务中，例如图像描述、视频理解等。

📄 摘要（原文）

Well-designed prompts are crucial for enhancing Large language models' (LLMs) reasoning capabilities while aligning their outputs with task requirements across diverse domains. However, manually designed prompts require expertise and iterative experimentation. While existing prompt optimization methods aim to automate this process, they rely heavily on external references such as ground truth or by humans, limiting their applicability in real-world scenarios where such data is unavailable or costly to obtain. To address this, we propose Self-Supervised Prompt Optimization (SPO), a cost-efficient framework that discovers effective prompts for both closed and open-ended tasks without requiring external reference. Motivated by the observations that prompt quality manifests directly in LLM outputs and LLMs can effectively assess adherence to task requirements, we derive evaluation and optimization signals purely from output comparisons. Specifically, SPO selects superior prompts through pairwise output comparisons evaluated by an LLM evaluator, followed by an LLM optimizer that aligns outputs with task requirements. Extensive experiments demonstrate that SPO outperforms state-of-the-art prompt optimization methods, achieving comparable or superior results with significantly lower costs (e.g., 1.1% to 5.6% of existing methods) and fewer samples (e.g., three samples). The code is available at https://github.com/FoundationAgents/SPO.