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Cet article souligne l'importance de messages d'invite bien conçus pour améliorer la capacité d'inférence des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et aligner les résultats sur les exigences des tâches dans divers domaines. Les méthodes d'optimisation des messages d'invite existantes s'appuient fortement sur des références externes, telles que des réponses correctes ou une intervention humaine, ce qui limite leur applicabilité aux scénarios réels. Pour remédier à ce problème, cet article propose l'optimisation auto-supervisée des messages d'invite (SPO), un cadre d'optimisation rentable qui ne nécessite pas de références externes. La SPO dérive des signaux d'évaluation et d'optimisation à partir de comparaisons de résultats LLM, sélectionne les messages d'invite supérieurs par comparaisons de résultats par paires à l'aide d'un évaluateur LLM et aligne les résultats sur les exigences des tâches à l'aide d'un optimiseur LLM. Les résultats expérimentaux démontrent que la SPO atteint des performances comparables ou supérieures à celles des méthodes existantes tout en réduisant significativement les coûts (de 1,1 % à 5,6 %) et le nombre d'échantillons (3).
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Une nouvelle méthode (SPO) est présentée pour optimiser efficacement les invites sans références externes.
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Obtenez des performances supérieures avec un coût et un nombre d’échantillons nettement inférieurs à ceux des méthodes existantes.
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Applicabilité à diverses tâches (fermées et ouvertes).
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Exploitez les capacités propres de LLM pour automatiser l'optimisation rapide.
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Limitations:
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Peut dépendre des performances de l'évaluateur et de l'optimiseur LLM.
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Il peut s’agir d’une méthode optimisée pour un LLM spécifique.
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La vérification des performances de généralisation est nécessaire pour différents domaines et types de tâches.
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Les erreurs des évaluateurs et des optimiseurs LLM peuvent affecter les résultats finaux.
