大型语言模型已达到人类水平的提示工程能力

自动提示工程师（APE）：提升大型语言模型性能的新方法

本文介绍了一种名为自动提示工程师（APE）的创新算法，它专为大型语言模型（LLM）设计，旨在通过生成和优化自然语言指令来提升任务性能。APE将指令视为程序，并通过搜索LLM生成的指令候选库，优化指令以最大化评分函数的表现。最终，所选指令由另一个LLM评估其零样本性能。实验表明，APE在多项任务中表现优于传统基线方法，并在某些情况下达到了与人类提示工程相当的水平。

核心见解与技术亮点

自动提示工程的核心功能

1. 自然语言指令生成与优化
   APE通过LLM生成候选指令，并将其视为程序进行优化，以提升任务性能。

2. 零样本性能评估
   所选指令由另一个LLM进行零样本性能评估，从而确保指令的有效性。

3. 超越传统基线性能
   APE在多个任务中表现优于传统基线方法，并在某些情况下甚至超过了人类生成的指令。

APE的实际应用

• 提升少热点学习性能
  APE能够有效提高少热点学习的表现，使模型在数据有限的情况下依然能够取得优异的结果。

• 优化零样本思维链提示
  通过生成更优质的思维链提示，APE可以引导模型生成更具真实性和信息性的输出。

• 推动模型真实性与信息性
  APE优化的指令能够引导模型生成更可靠且具有深度的回答。

APE的局限性与挑战

虽然APE在多个方面表现出色，但其应用仍存在一些限制：

1. 计算资源需求
   自动提示工程需要额外的计算资源，这可能对硬件条件有限的用户造成一定挑战。

2. 跨模型指令传输的局限性
   不同模型之间的指令传输效果有限，这可能影响其在多模型环境中的应用。

3. 评分函数的质量依赖
   APE的性能高度依赖于评分函数的设计与质量，这对算法的普适性提出了更高要求。

4. 任务特定优化需求
   某些特定任务可能需要对APE进行额外的优化，增加了使用的复杂性。

相关术语与技术工具

术语解释

• 大型语言模型（LLM）：一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成和理解复杂的语言内容。
• 自然语言程序合成：通过自然语言生成程序或指令的技术。
• black-box优化：无需了解内部结构，通过输入输出关系优化模型性能的方法。
• 零样本学习：无需训练样本即可完成任务的学习方法。
• 提示工程：通过设计提示语提升模型输出质量的技术。
• 少热点学习：在数据量有限的情况下进行模型训练的技术。
• 思维链提示：通过分步提示引导模型生成更复杂的回答。

提及的技术与工具

• PyTorch：一种广泛使用的机器学习框架，支持深度学习模型的开发与训练。
• Hugging Face Transformers：一个流行的自然语言处理框架，提供了多种预训练模型和工具。

总结

自动提示工程师（APE）为提升大型语言模型的性能提供了一种全新的方法。通过生成和优化自然语言指令，APE不仅在零样本学习和少热点学习中表现出色，还在多个任务中超越了传统基线方法甚至人类提示工程的水平。然而，其在计算资源需求、跨模型指令传输和评分函数依赖等方面仍存在一定挑战。未来，随着技术的进一步发展，APE有望在更多实际场景中发挥更大的作用。

原文链接: https://portkey.ai/blog/large-language-models-are-human-level-prompt-engineers-summary/