Революция в производительности ChatGPT: техника OPRO от DeepMind для самооптимизирующихся подсказок

В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, продемонстрировали замечательные возможности. Однако их производительность может значительно варьироваться в зависимости от формулировки подсказок. Здесь появляется OPRO (Оптимизация с помощью подсказок), революционная техника, разработанная Google DeepMind, которая меняет наш подход к проектированию подсказок для LLM. Хотя традиционные методы проектирования подсказок, такие как цепочка размышлений (CoT), стали популярными, OPRO предлагает новый подход, позволяя LLM оптимизировать свои собственные подсказки. Этот процесс самооптимизации направлен на выявление наиболее эффективных инструкций для повышения точности и производительности в конкретных задачах.

OPRO работает на простом, но мощном принципе: использование LLM в качестве оптимизаторов. Процесс начинается с 'мета-подсказки', которая включает в себя описание задачи на естественном языке и примеры проблем и решений. Вот как разворачивается цикл оптимизации: 1. LLM генерирует кандидатные решения на основе описания проблемы и предыдущих решений в мета-подсказке. 2. OPRO оценивает результаты этих кандидатных решений. 3. Лучшие решения, вместе с их качественными оценками, добавляются в мета-подсказку. 4. Этот процесс повторяется, пока модель больше не предлагает новых решений с улучшенными оценками. Используя способность LLM обрабатывать инструкции на естественном языке и выявлять паттерны в контексте, OPRO может определить траектории оптимизации, которые могут быть не очевидны для человеческих наблюдателей.

OPRO предлагает несколько значительных преимуществ в области оптимизации LLM: 1. Обработка естественного языка: пользователи могут описывать задачи оптимизации без формальных спецификаций, что делает это доступным для более широкого круга пользователей. 2. Гибкость в метриках: OPRO позволяет задавать различные метрики, такие как точность, одновременно предоставляя другие инструкции, такие как краткость. 3. Распознавание паттернов: LLM могут выявлять паттерны в контексте, что позволяет определять траектории оптимизации на основе примеров в мета-подсказке. 4. Итеративное улучшение: техника побуждает LLM строить на основе существующих хороших решений, потенциально создавая лучшие без явного определения методов обновления.

Исследования DeepMind демонстрируют эффективность OPRO в оптимизации подсказок LLM для конкретных задач. Процесс включает в себя: 1. 'Оптимизирующий LLM' получает мета-подсказку, содержащую инструкции и примеры с заполнителями для оптимизационной подсказки. 2. Модель генерирует различные оптимизационные подсказки. 3. 'Оценочный LLM' тестирует эти подсказки на примерах проблем и оценивает результаты. 4. Лучшие подсказки и их оценки добавляются в начало мета-подсказки. 5. Процесс повторяется, итеративно уточняя и улучшая подсказки. Этот подход позволяет OPRO исследовать обширное пространство возможных подсказок LLM и выявлять наиболее эффективные для конкретных типов проблем.

Эксперименты DeepMind с OPRO дали впечатляющие результаты для различных LLM, включая модели из семейств PaLM и GPT. Например: 1. На бенчмарке GSM8K (задачи по математике для начальной школы) модели PaLM-2 улучшили свои подсказки через итеративную оптимизацию. 2. Начав с базовой подсказки, заканчивающейся 'Давайте решим задачу', OPRO сгенерировала все более эффективные дополнения, в конечном итоге пришедшие к 'Давайте посчитаем', что дало наивысшую точность. 3. В другом эксперименте добавление 'Сделайте глубокий вдох и работайте над этой задачей шаг за шагом' перед ответом LLM значительно улучшило точность. Эти примеры подчеркивают способность OPRO выявлять неинтуитивные, но высокоэффективные формулировки подсказок, которые могут быть не очевидны для человеческих инженеров подсказок.

Хотя DeepMind не выпустила официальный код OPRO, интуитивная природа техники позволяет создавать собственные реализации. Вот краткое руководство, чтобы начать: 1. Четко определите вашу задачу и метрики оценки. 2. Создайте мета-подсказку с описаниями задач и начальными примерами. 3. Реализуйте итеративный цикл оптимизации: - Генерируйте кандидатные подсказки с помощью LLM. - Оцените эти подсказки по вашей задаче. - Добавьте лучшие подсказки в вашу мета-подсказку. 4. Повторяйте процесс, пока не заметите уменьшение отдачи от улучшений производительности. В качестве альтернативы вы можете изучить существующие реализации, такие как руководство LlamaIndex для повышения производительности LLM в задачах, дополненных извлечением (RAG) с использованием внешних документов.

OPRO представляет собой лишь начало техник самооптимизации LLM. По мере продвижения исследований в этой области мы можем ожидать: 1. Более сложные алгоритмы оптимизации, специально адаптированные для LLM. 2. Интеграцию техник, подобных OPRO, в основные инструменты и платформы разработки ИИ. 3. Применение методов самооптимизации к другим аспектам производительности LLM, таким как эффективность и этические соображения. 4. Исследование гибридных подходов, сочетающих человеческий опыт с самооптимизацией LLM. По мере того как мы продолжаем раскрывать полный потенциал больших языковых моделей, такие техники, как OPRO, будут играть ключевую роль в расширении границ возможного в обработке естественного языка и решении задач с помощью ИИ.