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微软开源PromptWizard,摔碎了提示工程师的饭碗~

发布日期:2025-01-09 06:11:47 浏览次数: 2664
作者:PaperAgent

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PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合,在几分钟内创建高效的prompts

PW的核心是其自我进化和自适应机制,LLM 会同时迭代生成、评论和改进提示和示例。此过程通过反馈和综合确保持续改进,实现针对特定任务的整体优化。

PromptWizard 经过 45 多项任务的严格评估,涵盖了一般挑战和特定领域挑战。与最先进的技术(包括 Instinct、InstructZero、APE、PromptBreeder、EvoPrompt、DSPy、APO 和 PromptAgent)对比,PW 在准确性、效率和适应性方面始终优于竞争对手

PromptWizard三个关键组件

 PromptWizard 概述

  • 反馈驱动改进 PW 的核心是利用迭代反馈循环,LLM 在其中生成、批评和改进自己的提示和示例。这种持续改进机制确保每次迭代都比上一次更好,从而产生高效的提示和示例。 
  • 多种示例的联合优化与合成 PW 生成的合成示例不仅稳健多样,而且具有任务感知能力。通过同时优化提示和示例,确保它们协同工作,有效满足特定任务要求。 

  • 自生成思维链 (CoT) 步骤:结合 CoT 推理可提高模型的解决问题能力。通过使用选定的少量样本,PW 为每个示例生成详细的推理链,从而促进细致入微、循序渐进的问题解决方法。

PromptWizard 的工作原理

PromptWizard 从用户输入开始:问题描述、初始提示指令和一些作为当前任务基础的训练示例。
它的输出是一套经过精炼、优化的提示指令,并搭配精心挑选的上下文小样本示例。这些输出包含详细的推理链、任务意图和专家资料,将类人推理与人工智能的响应联系起来。 
第一阶段:完善提示指令
第一阶段侧重于完善提示的任务说明。PromptWizard 生成多个候选说明,使用 LLM 的反馈对其进行评估,并迭代地综合改进版本。此过程平衡了探索(尝试各种想法)和利用(完善最有希望的想法)。
例如,如果初始指令产生的结果不是最优的,PW 会结合反馈来识别其缺点并生成改进版本。经过三到五次迭代,此迭代周期可确保指令收敛到最优状态。 
 提示指令的细化

第二阶段:指令与示例的联合优化
将第一阶段得到的精炼提示与精心挑选的示例相结合,共同优化。通过批判与综合机制,PromptWizard 确保提示与示例保持一致,同时综合新示例以提升任务表现。
这种结构化方法使 PromptWizard 具有高度的通用性,可以适应从解决数学问题到生成创意内容等各种任务。 
指令与示例的联合优化
https://github.com/microsoft/PromptWizardhttps://www.microsoft.com/en-us/research/blog/promptwizard-the-future-of-prompt-optimization-through-feedback-driven-self-evolving-prompts/

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