论文概述
本文提出了提示空间（Prompt Space），这是一种提供稳健理论框架来选择有效提示的新方法。它利用文本嵌入和矩阵分解来获取基向量，并构建一个用于表示所有提示的空间。提示空间在十个推理基准测试上显著优于最先进的范式，甚至在不使用思维链或”让我们逐步思考”提示的情况下也是如此。
论文信息：
- 发布时间：2023-06-06
- 作者：Fobo Shi, Peijun Qing, Dong Yang等
- 机构：未知
- 研究方向：提示工程，大型语言模型推理
- 核心技术：提示空间（Prompt Space）
研究背景
大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出强大的能力，但如何有效引导模型进行复杂推理仍是一个挑战。本研究针对以下问题展开：
现有问题
- 传统提示方法在复杂推理任务上表现不佳
- 模型难以处理需要多步骤推理的问题
- 缺乏系统化的推理引导方法
研究动机
本研究旨在探索更有效的提示工程技术，提升大型语言模型在推理任务上的表现，特别关注提示工程、提示空间、矩阵分解等关键技术。
核心方法
方法概述
提示空间利用文本嵌入通过矩阵分解获取基向量，然后构建一个数学空间来表示所有可能的提示。这为提示选择提供了一种有原则的理论方法，而不是临时工程。
本方法的核心在于通过结构化的提示设计，引导大型语言模型展现出更强的推理能力，无需额外的模型训练或微调。
关键创新点
创新 1：提出了具有坚实理论基础的提示空间方法论，用于提示工程
创新 2：使用文本嵌入和矩阵分解在数学空间中表示提示
创新 3：在 10 个公开推理基准测试上显著优于最先进的提示范式
创新 4：展示了在不需要思维链技术的情况下优于少样本方法的性能
技术特点
- 系统化设计：提供完整的方法论框架，可复现性强
- 广泛适用性：适用于多种推理任务（算术、常识、符号推理等）
- 零成本实现：无需模型微调，仅需调整提示格式
- 显著性能提升：在多个基准测试上取得突破性结果
- 可组合性：可与其他提示工程技术组合使用
实验结果
基准测试性能
在十个公开推理基准测试上进行评估，提示空间展示了优于少样本方法和其他最先进提示范式的卓越性能。值得注意的是，它在不依赖思维链方法或”让我们逐步思考”提示的情况下实现了这些结果。
性能分析
实验结果表明，该方法在多个主流基准测试上都取得了显著的性能提升，特别是在需要复杂推理的任务上表现突出。
关键发现
- 性能提升显著：在多个基准测试中取得了最先进（SOTA）或接近最先进的结果
- 规模效应明显：模型参数规模对方法效果有重要影响，通常需要 >100B 参数才能充分发挥效果
- 推理质量关键：生成的推理步骤质量直接影响最终结果的准确性
- 任务泛化性强：同一方法可以应用于不同类型的推理任务
实际应用
适用场景
- 数学推理：解决复杂的数学问题，包括应用题和逻辑题
- 常识推理：回答需要常识知识的问题
- 符号推理：处理逻辑符号和规则推理任务
- 编程问题：代码生成和算法设计
实现建议
在实际项目中应用提示空间时，建议：
- 选择合适的示例：准备高质量的少样本示例，展示完整的推理过程
- 控制步骤粒度：根据问题复杂度调整推理步骤的详细程度
- 迭代优化：根据输出质量不断调整提示格式和示例
- 结合其他技术：可与自洽性（Self-Consistency）等技术组合使用以提高稳定性
代码示例
1 | # 基本提示模板 |
相关资源
- arXiv 论文：arXiv:2306.03799
- 相关论文：思维链提示、自洽性、思维树