KI generiert (D): KS Pulse - Automatic Prompt Optimization via Heuristic Search

KI Generierte News of the Day. Der Pulse ist ein Experiment ob es interessant ist die aktuellen Nachrichten in ca. 5 min. kleinen Paketen täglich zu bekommen. 

Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

Automatic Prompt Optimization via Heuristic Search: A Survey - https://arxiv.org/pdf/2502.18746

Transcript

Willkommen beim Knowledge Science Puls Podcast, wo wir die neuesten Fortschritte in der KI-Forschung erkunden.
Ich bin Sigurd, und mit dabei ist Carsten. Hallo Carsten, heute tauchen wir in ein faszinierendes Thema der KI-Forschung ein.
Tatsächlich sprechen wir über die automatische Optimierung von Prompts für große Sprachmodelle mithilfe heuristischer Suche!
Dieses Thema stammt aus einer aktuellen Übersichtsstudie von Cui et al., die verschiedene Methoden zur Verfeinerung von Prompts für KI-Modelle untersucht.
Carsten, hast du dich jemals gefragt, wie KI-Systeme besser darin werden, Prompts zu verstehen?
####Definitiv, Sigurd
Wir wissen, dass große Sprachmodelle wie GPT-4 stark davon abhängen, wie wir unsere Prompts formulieren.
Aber die Verfeinerung dieser Prompts kann ziemlich knifflig sein, oder?
####Genau! Traditionell haben Menschen manuelle Ansätze wie Chain-of-Thought-Prompting genutzt, bei dem das Modell schrittweise durch einen Denkprozess geführt wird.
Aber die Studie von Cui et al. konzentriert sich auf automatische Methoden, die heuristische Suchverfahren nutzen, um Prompts systematisch zu optimieren – ohne sich zu sehr auf menschliche Intuition zu verlassen.
####Das klingt vielversprechend! Also statt Trial-and-Error hätten wir ein automatisiertes System, das die Prompts immer weiter optimiert, bis die beste Leistung erzielt wird.
####Genau das ist die Idee!
Die Autoren kategorisieren diese Methoden nach verschiedenen Faktoren: Wo die Optimierung stattfindet, was optimiert wird, welche Kriterien die Optimierung antreiben und welche Algorithmen genutzt werden.
Ein wichtiger Unterschied dabei ist allerdings der zwischen Soft Prompt Optimization und Discrete Prompt Optimization!
####Könntest du erklären was der Unterschied zwischen Soft Prompts und discrete Prompts ist?
####Gute Frage! Soft Prompt Optimization erfolgt in einem kontinuierlichen Raum. Das bedeutet, dass die Prompts fließend angepasst werden können, etwa durch gradientenbasierte Optimierung. Discrete Prompt-Optimization hingegen arbeitet mit festen Textstrukturen und verbessert sie mit Methoden wie evolutionären Algorithmen, Beam Search oder der Monte-Carlo-Tree-Search.
####Interessant! Und wie entscheiden diese Methoden, was optimiert werden soll?
####Das ist ein weiterer zentraler Punkt der Studie.
Die Optimierungskriterien variieren, beinhalten aber oft die Maximierung der Aufgabenleistung, das Sicherstellen, dass der Prompt in verschiedenen Domänen funktioniert und das Einbinden ethischer Regeln um unerwünschte KI-Verhalten zu vermeiden.
Einige Methoden nutzen sogar Multi-Objective Optimization, um mehrere Ziele gleichzeitig zu balancieren – etwa Genauigkeit und Effizienz.
####Es klingt, als gäbe es viele verschiedene Wege Prompts zu verbessern! Welche Techniken verwenden eigentlich diese heuristischen Suchalgorithmen.
####Die Studie beschreibt mehrere Ansätze.
Einige nutzen Bandit-Algorithmen, um verschiedene Prompts zu testen und basierend auf Rückmeldungen zu optimieren.
Andere setzen auf evolutionäre Algorithmen, bei denen neue Prompts durch Rekombination und Mutation verbessert werden.
Es gibt auch Reinforcement-Learning-Methoden, die Prompts über mehrere Zyklen hinweg schrittweise optimieren!
####Das ist faszinierend! Es ist fast so, als würde die KI lernen, sich selbst besser auszudrücken!
####Genau!
Um diese Forschung zu unterstützen, wurden spezielle Datensätze und Werkzeuge entwickelt.
Bekannte Datensätze sind zum Beispiel Big-Bench Hard und Instruction Induction, die Benchmark-Aufgaben für optimierte Prompts bereitstellen.
Werkzeuge wie OpenPrompt, DSPY und Vertex AI helfen dabei, den Optimierungsprozess zu automatisieren und zu vereinfachen
####Unglaublich wie viel Fortschritt es in diesem Bereich schon gibt. Aber welche Herausforderungen gibt es noch?
####Da gibt es noch einige große Hürden.
Eine der größten ist die Verknüpfung von Soft und Discrete Prompt-Optimization
Forscher untersuchen auch, wie man dynamisch zwischen Few-Shot- und Zero-Shot-Learning wechseln kann, statt eine feste Strategie zu nutzen
Und dann gibt es das Problem der gleichzeitigen Optimierung mehrerer Prompts für komplexe Aufgaben
####Es gibt also noch viel zu verbessern, aber die Tatsache, dass wir die Prompt-Optimierung bereits automatisieren können, ist ein großer Fortschritt!
####Absolut!
Diese Forschung ebnet den Weg für zuverlässigere und effizientere KI-Anwendungen.
Da große Sprachmodelle sich ständig weiterentwickeln, wird die automatische Prompt-Optimierung eine entscheidende Rolle dabei spielen, sie anpassungsfähiger und effektiver zu machen.
####Danke, dass du das so verständlich erklärt hast, Sigurd. Ich bin gespannt, wie sich diese Technologie weiterentwickelt!
####Ich aufjedenfall auch! Liebe Zuhörer, wir hoffen, euch hat dieser Deep Dive gefallen. Schaltet beim nächsten Mal wieder ein zum Knowledge Science Pulse Podcast!