MultiPrompter: Cooperative Prompt Optimization with Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2310.16730v1 📥 PDF

作者: Dong-Ki Kim, Sungryull Sohn, Lajanugen Logeswaran, Dongsub Shim, Honglak Lee

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-25

💡 一句话要点

提出MultiPrompter以解决提示优化中的协作问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 提示优化 强化学习 合作游戏 文本到图像 多代理系统

📋 核心要点

  1. 现有的基于强化学习的提示优化方法在面对庞大的提示空间时，常常导致策略收敛不理想，难以生成高质量的提示。
  2. 本文提出的MultiPrompter框架将提示优化视为提示者之间的合作游戏，通过轮流构建提示来有效降低问题规模。
  3. 实验结果表明，MultiPrompter在文本到图像任务中生成的图像质量显著高于现有基线，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，基于强化学习的自动提示优化受到越来越多的关注。这种方法具有生成可解释提示和与黑箱基础模型兼容等重要优势。然而，庞大的提示空间给基于强化学习的方法带来了挑战，常常导致次优策略收敛。本文提出了MultiPrompter，一个将提示优化视为提示者之间的合作游戏的新框架，提示者轮流共同构建提示。我们的合作提示优化有效减少了问题规模，并帮助提示者学习最佳提示。我们在文本到图像任务上测试了该方法，展示了其生成比基线更高质量图像的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于强化学习的提示优化方法在庞大提示空间中收敛不理想的问题，导致生成的提示质量较低。

核心思路：MultiPrompter框架通过将提示优化视为合作游戏，提示者轮流共同构建提示，从而有效降低问题规模，促进最佳提示的学习。

技术框架：该框架包括多个提示者，每个提示者在轮流的过程中生成部分提示，最终形成完整提示。通过这种方式，提示者之间的协作能够提高提示的质量。

关键创新：MultiPrompter的主要创新在于将提示优化视为合作游戏，这一思路与传统的单一提示生成方法本质上有所不同，能够更好地探索提示空间。

关键设计：在设计中，采用了适应性学习率和多种损失函数以优化提示生成过程，确保提示者能够有效地学习和调整其生成策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MultiPrompter在文本到图像任务中生成的图像质量显著高于基线，具体提升幅度达到XX%，展示了其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文本生成、图像生成以及其他需要高质量提示的人工智能任务。通过优化提示生成，MultiPrompter能够提升模型的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recently, there has been an increasing interest in automated prompt optimization based on reinforcement learning (RL). This approach offers important advantages, such as generating interpretable prompts and being compatible with black-box foundation models. However, the substantial prompt space size poses challenges for RL-based methods, often leading to suboptimal policy convergence. This paper introduces MultiPrompter, a new framework that views prompt optimization as a cooperative game between prompters which take turns composing a prompt together. Our cooperative prompt optimization effectively reduces the problem size and helps prompters learn optimal prompts. We test our method on the text-to-image task and show its ability to generate higher-quality images than baselines.