Transfer-Prompting: Enhancing Cross-Task Adaptation in Large Language Models via Dual-Stage Prompts Optimization

📄 arXiv: 2502.14211v1 📥 PDF

作者: Yupeng Chang, Yi Chang, Yuan Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-20

备注: 17 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Transfer-Prompting，通过双阶段Prompt优化提升大语言模型跨任务迁移能力

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

关键词: 大语言模型 Prompt工程 跨任务学习 迁移学习 Prompt优化 双阶段优化 目标Prompt评估器

📋 核心要点

  1. 大语言模型在跨任务迁移时，难以兼顾生成质量和任务适应性，面临多目标优化的挑战。
  2. Transfer-Prompting通过双阶段Prompt优化，先构建泛化性强的源Prompt，再微调适应目标任务的Prompt。
  3. 实验结果表明，该方法在多个模型和数据集上显著提升了任务性能，验证了其跨任务适应性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在平衡多个高级目标时面临重大挑战，例如生成连贯、相关和高质量的响应，同时保持跨不同任务的有效任务适应性。为了应对这些挑战，我们引入了Transfer-Prompting，这是一个新颖的两阶段框架，旨在增强Prompt生成中的跨任务适应性。该框架包含两个关键组件：（1）源Prompt构建，它优化源任务数据集上的原始Prompt，以生成具有增强泛化能力的源Prompt；（2）目标Prompt生成，它通过在特定任务数据集上微调一组高分源Prompt来增强目标Prompt的跨任务适应性。在每个优化周期中，参考LLM基于历史Prompt-分数对和我们设计的参考Prompt中的任务描述生成候选Prompt。这些候选Prompt被迭代优化，而评分器LLM使用目标Prompt评估器中设计的多维指标评估它们的有效性——这是这项工作中的一项新颖贡献，它提供了对Prompt质量和任务性能的整体评估。这种反馈循环促进了持续优化，优化了Prompt质量和特定任务的结果。我们通过对25个LLM（包括7个基础模型和18个专用模型）进行的广泛实验验证了Transfer-Prompting，这些模型在9个不同的数据集上进行了评估。结果表明，Transfer-Prompting显着提高了特定任务的性能，突出了其在增强LLM中跨任务适应性的潜力。代码可在https://github.com/llm172/Transfer-Prompting获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在进行跨任务迁移时，难以同时保证生成内容的质量（如连贯性、相关性）和对目标任务的适应性。直接使用原始Prompt可能导致性能不佳，而针对每个任务都进行Prompt工程又成本过高。因此，如何高效地提升大语言模型在不同任务间的迁移能力是一个关键问题。

核心思路：Transfer-Prompting的核心思路是分阶段优化Prompt，首先通过源Prompt构建阶段，学习到具有良好泛化能力的Prompt，然后在目标Prompt生成阶段，利用这些源Prompt作为先验知识，快速适应新的任务。这种两阶段的优化方式旨在解耦泛化能力和任务适应性，从而提高迁移效率。

技术框架：Transfer-Prompting框架包含两个主要阶段：源Prompt构建和目标Prompt生成。在源Prompt构建阶段，利用参考LLM生成候选Prompt，并使用评分器LLM评估其泛化能力，通过迭代优化，得到一组高质量的源Prompt。在目标Prompt生成阶段，将这些源Prompt作为初始Prompt，在目标任务数据集上进行微调，以适应特定任务的需求。整个过程形成一个闭环反馈系统，不断提升Prompt的质量和任务性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个双阶段的Prompt优化框架，将Prompt的泛化能力和任务适应性解耦，并通过迭代优化和评分机制，自动生成高质量的Prompt。此外，论文还提出了目标Prompt评估器，用于对Prompt的质量和任务性能进行多维度的评估，为Prompt的优化提供了有效的反馈信号。

关键设计：在源Prompt构建阶段，参考LLM基于历史Prompt-分数对和任务描述生成候选Prompt。评分器LLM使用目标Prompt评估器中设计的多维指标（例如，相关性、连贯性、流畅性）评估Prompt的质量。目标Prompt评估器是根据具体任务设计的，可以灵活调整评估指标和权重。在目标Prompt生成阶段，使用微调技术，例如Prompt Tuning或Prefix Tuning，将源Prompt适配到目标任务上。具体参数设置（如学习率、迭代次数）需要根据实际情况进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Transfer-Prompting在25个LLM和9个数据集上均取得了显著的性能提升。例如，在某些任务上，Transfer-Prompting相比于直接使用原始Prompt，性能提升了10%以上。此外，该方法在不同类型的LLM（包括基础模型和专用模型）上均表现出良好的效果，验证了其通用性和有效性。

🎯 应用场景

Transfer-Prompting可应用于各种需要大语言模型进行跨任务迁移的场景，例如零样本学习、小样本学习、多任务学习等。该方法可以降低Prompt工程的成本，提高大语言模型在不同领域的应用效率，例如智能客服、文本摘要、代码生成等。未来，该方法可以进一步扩展到多模态任务，例如图像描述、视频理解等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) face significant challenges when balancing multiple high-level objectives, such as generating coherent, relevant, and high-quality responses while maintaining efficient task adaptation across diverse tasks. To address these challenges, we introduce Transfer-Prompting, a novel two-stage framework designed to enhance cross-task adaptation in prompt generation. The framework comprises two key components: (1) source prompt construction, which refines the original prompts on source task datasets to generate source prompts with enhanced generalization ability, and (2) target prompt generation, which enhances cross-task adaptation of target prompts by fine-tuning a set of high-scored source prompts on task-specific datasets. In each optimization cycle, a reference LLM generates candidate prompts based on historical prompt-score pairs and task descriptions in our designed reference prompt. These candidate prompts are refined iteratively, while a scorer LLM evaluates their effectiveness using the multi-dimensional metrics designed in the objective prompts evaluator-a novel contribution in this work that provides a holistic evaluation of prompt quality and task performance. This feedback loop facilitates continuous refinement, optimizing both prompt quality and task-specific outcomes. We validate Transfer-Prompting through extensive experiments across 25 LLMs, including 7 foundational models and 18 specialized models, evaluated on 9 diverse datasets. The results demonstrate that Transfer-Prompting significantly improves task-specific performance, highlighting its potential for enhancing cross-task adaptation in LLMs. The code is available at https://github.com/llm172/Transfer-Prompting.