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还在人工炼丹？自动提示工程指南来了，还带从头实现
重点标签 自动提示词工程、APE、LLM、提示词优化、代码实现
文章摘要
谷歌研究者Heiko Hotz近期发布了一篇关于自动提示词工程（APE）的详细介绍，这是一种自动生成和优化LLM提示词的技术，旨在提升模型在特定任务上的性能。APE的核心思想是将提示词视为超参数，通过自动化的方式进行优化，类似于传统机器学习中的自动超参数优化。APE的工作流程包括提供有标注数据集、初始提示词和评估指标，然后通过迭代生成响应、评估响应和优化提示词，最终选择最佳提示词。
文章还介绍了两种优化提示词的策略：随机提示词优化和通过提示操作进行优化（OPRO）。随机提示词优化采用暴力搜索方法，而OPRO则利用之前迭代的结果，有意识地提升在评估指标上的表现。此外，文章还提到了少样本提示技术（few-shot prompting）和样本选择（exemplar selection）在APE中的应用。
为了实现APE，作者使用Python、Vertex AI和Gemini 1.5模型从头开始实现了OPRO算法。首先准备了geometric_shapes数据集作为训练和测试数据，然后创建了基线评估，并尝试了思路链（CoT）推理作为提示技术。接下来，实现了OPRO优化器，包括设置模型和配置、构建元提示词、OPRO循环以及将结果组织起来。最终，在测试数据上验证了经过优化的提示词，准确度达到了85%，相比CoT提示词提升了31个百分点。
总之，APE通过自动化的方式优化提示词，可以显著提升LLM的性能，释放其全部潜力。
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原文作者: 机器之心
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