在自然语言处理（NLP）领域，语言模型（LM）程序的迅速发展改变了我们解决复杂任务的方式。这些程序不仅依赖于简单的输入输出，而是通过构建复杂的模块化调用链来实现更高效的任务执行。然而，设计这些程序的关键在于如何优化每个模块的提示（prompt），以确保整个流程的高效性和准确性。在这篇文章中，我们将深入探讨如何针对多阶段语言模型程序进行提示优化，包括提出有效的指令和演示。
🧩 引言
随着语言模型的不断演进，NLP任务的解决方案也越来越复杂。我们常常需要将多个模块结合起来，形成一个多阶段的处理流程。这些流程要求我们设计出有效的提示，以便每个模块能够顺利地协同工作。传统的提示设计方法通常依赖手动试错，这不仅耗时，而且效率较低。因此，开发能够自动优化提示的算法显得尤为重要。
🕵️♂️ 问题陈述
我们面临的主要挑战是如何在缺乏模块级标签和梯度信息的情况下，优化每个模块的提示。为了解决这个问题，我们将问题分解为两个主要方面：首先是提出有效的指令，其次是进行有效的信用分配。针对这两个方面，我们提出了一系列策略，旨在提高优化过程的效率和效果。
⚙️ 设计语言模型程序优化器
提出问题
在优化过程中，如何提出高质量的指令是一个关键问题。我们需要从大量可能的提示中筛选出几个高质量的提示。这一过程需要对任务、程序和数据进行深刻的理解。我们可以通过构建示例追踪、收集重要因素以及元优化来实现这一目标。
信用分配
在优化过程中，如何有效地进行信用分配也是一个重要挑战。我们提出了三种解决方案：贪婪方法、替代模型和基于历史的方法。贪婪方法虽然简单，但可能效率不高；而替代模型则通过预测变量组合的质量来提高信用分配的准确性；基于历史的方法则利用过去的评估结果来指导当前的优化过程。
🚀 优化器的实现
我们开发了几种不同的优化器，以解决提示优化问题。以下是几种主要的优化器：
自举随机搜索（Bootstrap Random Search）
这一方法通过生成和选择任务演示来优化提示。每个提示都有多个演示变量，优化过程通过评估输入输出的成功率来识别潜在的有效演示。
模块级OPRO（Module-Level OPRO）
该方法假设每个模块的提示是相互独立的，通过代理评分来优化每个模块的提示。这一方法有效地降低了优化的复杂性。
MIPRO（Multi-prompt Instruction PRoposal Optimizer）
MIPRO是我们提出的一种新型优化器，利用贝叶斯替代模型来学习任务级评分对模块级参数的敏感性。与传统方法相比，MIPRO在多项任务的测试中表现出更高的准确性和效率。
📊 实验设置
我们在六个不同的任务上对优化器进行了评估。这些任务涵盖了多阶段和单阶段的LM程序，包括多跳问答、分类和推理等。我们使用了500个训练样本和2000个测试样本，以确保评估结果的可靠性。
🏆 结果与讨论
实验结果显示，优化自举演示的效果优于单纯的指令优化。在大多数任务中，优化指令和演示的联合优化方法表现最佳。特别是在处理复杂任务时，优化指令的重要性愈发显著。我们的研究还发现，地面真实情况对指令提出的效果有显著影响，适应不同任务的最佳提案策略也是任务特定的。
📝 结论
在多阶段语言模型程序的优化中，指令和演示的优化是提升性能的关键。我们通过提出有效的优化器和策略，为语言模型程序的设计提供了新的思路和工具。未来的研究可以进一步探索在不同预算和任务条件下的优化动态，以期获得更深入的理解和更广泛的应用。
参考文献
- Khattab et al. (2024). DSPy: Compiling declarative language model calls into state-of-the-art pipelines.
- Yang et al. (2023). Large language models as optimizers.
- Zhou et al. (2023). Large language models are human-level prompt engineers.
- Wei et al. (2022). Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models.
- Deng et al. (2022). RLPrompt: Optimizing discrete text prompts with reinforcement learning.