论文概述
这项工作通过构建元提示来研究”提示工程一个提示工程师”，这些元提示更有效地引导大型语言模型执行自动提示工程。提出的 PE2 方法引入了关键组件，如逐步推理模板和上下文规范，以及优化概念的语言化对应物（批量大小、步长、动量），以改进自动提示工程性能。
论文信息：
- 发布时间：2023-11-09
- 作者：Qinyuan Ye, Maxamed Axmed, Reid Pryzant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：元提示（Meta-Prompting）
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、元提示、自动优化等关键技术。
核心方法
方法概述
PE2 构建了带有逐步推理模板和上下文规范的元提示，引导大型语言模型通过复杂推理来工程更好的提示。它将数值优化中的优化概念的语言化版本引入元提示设计。
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：引入了 PE2 元提示框架，用于引导大型语言模型进行自动提示工程
创新 2：将优化概念（批量大小、步长、动量）融入提示工程
创新 3：在 MultiArith 上实现了 6.3% 的改进，在 GSM8K 数据集上相比”让我们逐步思考”实现了 3.1% 的改进
创新 4：在指令归纳基准测试和反事实任务上展示了多功能性
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
PE2 在 MultiArith（6.3% 改进）、GSM8K（3.1% 改进）、指令归纳基准测试、反事实任务和真实世界工业提示上进行了评估。结果显示，PE2 进行有意义和有针对性的提示编辑，修正错误提示，并展示了非平凡的反事实推理。
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
在实际项目中应用元提示时，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:2311.05661
- 相关论文：思维链提示、自洽性、思维树