TRPrompt: Bootstrapping Query-Aware Prompt Optimization from Textual Rewards
作者: Andreea Nica, Ivan Zakazov, Nicolas Mario Baldwin, Saibo Geng, Robert West
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-07-24
💡 一句话要点
TRPrompt：从文本奖励引导查询感知的提示优化，提升LLM推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 提示优化 文本奖励 大语言模型 查询感知 迭代训练 数学推理 提示工程
📋 核心要点
- 现有提示优化方法要么依赖启发式文本反馈，要么依赖数值奖励，缺乏统一的框架。
- TRPrompt框架将文本反馈直接融入提示模型的训练，无需预先收集数据集，实现迭代优化。
- 实验表明，TRPrompt在GSMHard和MATH等数学数据集上生成了最先进的查询特定提示。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种文本奖励提示框架（TRPrompt），旨在统一提示优化领域中两种主流方法：一种是利用通用LLM的文本反馈来启发式地改进提示，无需训练；另一种是依赖数值奖励来训练专门的提示模型，为目标模型提供最佳提示。TRPrompt通过将文本反馈直接融入提示模型的训练中，从而统一了这两种方法。该框架无需预先收集数据集，并通过对生成提示的反馈进行迭代改进。结合LLM对“好”提示的内在理解能力，文本奖励提供的高分辨率信号使我们能够训练出一个提示模型，该模型为GSMHard和MATH等具有挑战性的数学数据集中的问题生成最先进的查询特定提示。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型（LLM）提示优化方法主要分为两类：一类是基于启发式的“逐步思考”方法，利用文本反馈从通用LLM中获取改进的提示，无需对目标模型进行参数更新；另一类是依赖数值奖励来训练专门的提示模型，为目标模型提供最佳提示。这两种方法相对独立，缺乏统一的框架，且前者依赖人工设计的启发式规则，后者需要大量的数值奖励数据。
核心思路：TRPrompt的核心思路是将文本反馈直接融入提示模型的训练过程中，从而统一了上述两种方法。通过利用LLM自身对“好”提示的理解能力，将文本反馈作为高分辨率的训练信号，引导提示模型生成更有效的查询特定提示。这种方法避免了对大量数值奖励数据的依赖，并能够迭代地改进提示。
技术框架：TRPrompt框架包含以下主要模块：1）提示生成器：使用一个LLM作为提示生成器，负责根据给定的问题生成候选提示；2）文本奖励器：利用另一个LLM作为文本奖励器，对生成的提示进行评估，并给出文本形式的反馈，例如“这个提示很好，因为它...”，“这个提示不好，因为它...”；3）提示模型训练器：使用文本奖励器提供的反馈来训练提示生成器，目标是生成能够获得更高文本奖励的提示。整个流程是迭代进行的，每次迭代都会利用上一次迭代的反馈来改进提示模型。
关键创新：TRPrompt的关键创新在于将文本反馈直接用于训练提示模型，而不是像传统方法那样仅仅将其作为启发式指导。这种方法充分利用了LLM对“好”提示的内在理解能力，并能够生成更具针对性的查询特定提示。此外，TRPrompt框架无需预先收集数据集，而是通过迭代的方式不断改进提示模型。
关键设计：TRPrompt的关键设计包括：1）文本奖励器的选择：选择具有较强推理能力的LLM作为文本奖励器，以提供更准确和有用的反馈；2）训练目标的设计：设计合适的训练目标，例如最大化文本奖励器给出的奖励分数，或者最小化生成提示与理想提示之间的差异；3）迭代训练策略：采用合适的迭代训练策略，例如使用强化学习算法来优化提示生成器，并定期更新文本奖励器。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TRPrompt在GSMHard和MATH等具有挑战性的数学数据集上取得了最先进的性能。实验结果表明，TRPrompt能够生成比人工设计的提示更有效的查询特定提示，并且能够显著提高LLM的解题准确率。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。
🎯 应用场景
TRPrompt框架可应用于各种需要利用LLM进行推理和决策的任务中，例如数学问题求解、代码生成、文本摘要等。通过优化提示，可以显著提高LLM的性能，降低对模型参数的依赖，并减少人工干预。该研究的未来影响在于推动LLM在更广泛领域的应用，并促进提示工程的自动化。
📄 摘要（原文）
Prompt optimization improves the reasoning abilities of large language models (LLMs) without requiring parameter updates to the target model. Following heuristic-based "Think step by step" approaches, the field has evolved in two main directions: while one group of methods uses textual feedback to elicit improved prompts from general-purpose LLMs in a training-free way, a concurrent line of research relies on numerical rewards to train a special prompt model, tailored for providing optimal prompts to the target model. In this paper, we introduce the Textual Reward Prompt framework (TRPrompt), which unifies these approaches by directly incorporating textual feedback into training of the prompt model. Our framework does not require prior dataset collection and is being iteratively improved with the feedback on the generated prompts. When coupled with the capacity of an LLM to internalize the notion of what a "good" prompt is, the high-resolution signal provided by the textual rewards allows us to train a prompt model yielding state-of-the-art query-specific prompts for the problems from the challenging math datasets GSMHard and MATH.