EmbedGrad: Gradient-Based Prompt Optimization in Embedding Space for Large Language Models

📄 arXiv: 2508.03533v1 📥 PDF

作者: Xiaoming Hou, Jiquan Zhang, Zibin Lin, DaCheng Tao, Shengli Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出EmbedGrad以优化大语言模型的文本提示嵌入

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

关键词: 大语言模型 文本提示优化 嵌入空间 梯度优化 任务适应 数学推理 情感分析 因果判断

📋 核心要点

  1. 现有方法在适应强大的预训练模型时面临离散优化与参数复杂性之间的权衡，导致精度与可解释性不足。
  2. 本文提出EmbedGrad，通过梯度优化文本提示嵌入，解耦训练与部署，实现了更精细的调整。
  3. 在数学推理任务中，EmbedGrad将Qwen2.5-Math-1.5B模型的准确率从14.74%提升至58.96%，在所有模型规模和任务中均表现出一致的改进。

📝 摘要（中文）

有效地将强大的预训练基础模型适应于多样化任务仍然是AI部署中的关键挑战。目前的方法主要遵循两种范式：通过提示工程进行离散优化或通过额外的可训练参数进行连续适应。这两者都有局限性：离散方法缺乏精细调整，而基于参数的技术则增加了复杂性并降低了可解释性。为了解决这些问题，本文提出了EmbedGrad，一个通过基于梯度的精细化优化文本提示嵌入的新框架。我们的方案在优化过程中通过标记示例指导嵌入的精确调整，同时保持语义意义；在推理阶段，仅优化后的嵌入与用户查询集成。全面评估表明，EmbedGrad在数学推理、情感分析和因果判断任务中表现出色，显著提高了模型的推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效适应强大的预训练语言模型以应对多样化任务的问题。现有的离散优化方法缺乏精细调整，而基于参数的技术则增加了模型复杂性并降低了可解释性。

核心思路：EmbedGrad的核心思路是通过梯度优化文本提示的嵌入，允许在训练阶段进行精确调整，同时在推理阶段仅使用优化后的嵌入与用户查询结合。这种设计使得在文本空间中难以实现的细粒度校准成为可能。

技术框架：EmbedGrad的整体架构包括两个主要阶段：优化阶段和推理阶段。在优化阶段，利用标记示例指导嵌入的调整；在推理阶段，使用优化后的嵌入与用户输入进行结合。

关键创新：EmbedGrad的最大创新在于将文本提示的优化与模型参数的复杂性解耦，建立了一种新的嵌入精细化范式，能够在不改变模型架构的情况下实现任务适应。

关键设计：在技术细节上，EmbedGrad采用了特定的损失函数来指导嵌入的优化，并通过梯度下降方法进行调整，确保嵌入在保持语义的同时能够精确反映任务需求。

📊 实验亮点

在实验中，EmbedGrad显著提高了Qwen2.5-Math-1.5B模型在数学问题上的准确率，从14.74%提升至58.96%。此外，在不同规模的模型（0.5B-14B）和各类任务中均观察到一致的性能提升，尤其在复杂的因果判断问题上，小模型的表现提升尤为显著。

🎯 应用场景

EmbedGrad的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在需要高精度推理和情感分析的场景中，如智能客服、教育辅导和金融分析等领域。通过优化提示嵌入，该方法能够提升模型在复杂任务中的表现，未来可能推动更多基于语言模型的应用发展。

📄 摘要（原文）

Effectively adapting powerful pretrained foundation models to diverse tasks remains a key challenge in AI deployment. Current approaches primarily follow two paradigms:discrete optimization of text prompts through prompt engineering, or continuous adaptation via additional trainable parameters. Both exhibit limitations-discrete methods lack refinement precision while parameter-based techniques increase complexity and reduce interpretability. To address these constraints, we propose EmbedGrad, a novel framework that optimizes text prompt embeddings through gradient-based refinement. Our approach uniquely decouples training from deployment:during optimization,labeled examples guide precise embedding adjustments while preserving semantic meaning; during inference, only optimized embeddings integrate with user queries. This enables fine-grained calibration impossible in text space, such as enhancing the reasoning capability of prompts like please reason step by step. Comprehensive evaluations across mathematical reasoning, sentiment analysis, and causal judgment tasks demonstrate EmbedGrad's effectiveness:optimizing this reasoning prompt for Qwen2.5-Math-1.5B increased accuracy from 14.74\% to 58.96\% on mathematical problems. Consistent improvements were observed across model scales (0.5B-14B) and all tasks, with particularly significant gains for smaller models on complex problems like causal judgment. By bridging prompt engineering and parameter efficiency without architectural changes, our work establishes embedding refinement as a powerful new paradigm for task adaptation.