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Better by Comparison: Retrieval-Augmented Contrastive Reasoning for Automatic Prompt Optimization

Created by
  • Haebom

저자

Juhyeon Lee, Wonduk Seo, Hyunjin An, Seunghyun Lee, Yi Bu

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 프롬프트 최적화를 위한 새로운 프레임워크인 Contrastive Reasoning Prompt Optimization (CRPO)를 제시한다. CRPO는 LLM의 내재된 추론 능력을 활용하여 대조적인 예시로부터 학습하는 retrieval-augmented reasoning 프로세스로 프롬프트 최적화를 수행한다. HelpSteer2 데이터셋을 활용하여 높은 품질과 낮은 품질의 프롬프트-응답 쌍을 대조하고, tiered contrastive reasoning과 multi-metric contrastive reasoning을 통해 LLM이 자체적으로 프롬프트를 개선하도록 한다. 실험 결과, CRPO는 기존의 방법론보다 뛰어난 성능을 보였다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
LLM의 추론 능력을 활용한 새로운 프롬프트 최적화 접근 방식 제시
◦
대조적인 예시 학습을 통해 더욱 견고하고 해석 가능한 최적화 달성
◦
HelpSteer2 데이터셋을 활용한 실험으로 성능 검증
◦
retrieval-augmented reasoning을 프롬프트 최적화에 효과적으로 적용
•
한계점:
◦
HelpSteer2 데이터셋 의존성
◦
tiered/multi-metric contrastive reasoning의 세부적인 구현 방식에 대한 추가적인 설명 부족 가능성
◦
다른 LLM 모델 및 데이터셋에 대한 일반화 가능성 검증 필요
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