元提示：通过任务无关的脚手架增强语言模型

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论文概述

这项斯坦福大学/OpenAI的合作研究引入了元提示，一种有效的脚手架技术，将单个语言模型转变为多方面的指挥者。该方法使用高层指令引导语言模型将复杂任务分解为较小的子任务，每个子任务由同一语言模型的不同”专家”实例处理，每个实例在特定的定制指令下运行。

论文信息：

  • 发布时间：2024-01-23
  • 作者：Mirac Suzgun, Adam Tauman Kalai
  • 机构：斯坦福大学, OpenAI
  • 研究方向：提示工程, 大型语言模型推理
  • 核心技术：元提示

研究背景

大型语言模型在各类任务中展现出强大的能力，但在处理复杂任务时，单一提示往往难以充分发挥模型潜力。本研究针对以下问题展开：

现有问题

  • 单一提示难以处理复杂的多步骤任务
  • 缺乏系统化的任务分解和协调机制
  • 现有方法需要针对特定任务设计专门的脚手架

研究动机

本研究旨在开发一种任务无关的脚手架技术，通过元提示使单个语言模型能够自我协调和管理，特别关注元提示、脚手架、任务分解等关键技术。

核心方法

方法概述

元提示采用一个指挥者语言模型，接收任务并将其分解为子任务。每个子任务被委派给同一语言模型的一个”专家”实例，并配有专门的指令。指挥者整合来自多个专家的响应，并可以通过外部工具（如Python解释器）增强系统能力。

本方法的核心在于通过元层级的提示，将单个语言模型组织成一个具有指挥者和多个专家的协作系统。

关键创新点

创新 1：引入元提示作为语言模型的任务无关脚手架技术

创新 2：将单个语言模型转变为管理多个专家实例的多方面指挥者

创新 3：在复杂推理任务上相比标准提示实现17.1%的改进

创新 4：超越专家提示17.3%，超越多角色提示15.2%

创新 5：在多样化任务上展示有效性：24点游戏、一步将死、Python谜题

技术特点

  • 任务无关：无需针对特定任务设计专门的脚手架
  • 自我协调：同一模型的不同实例协作完成任务
  • 可扩展：可以轻松添加外部工具和能力
  • 层次化：清晰的指挥者-专家层次结构
  • 灵活性强：适用于各种复杂推理任务

实验结果

Benchmark 性能

使用GPT-4在24点游戏、一步将死和Python编程谜题上进行测试。带有Python解释器功能的元提示始终优于基线：比标准提示好17.1%，比专家（动态）提示好17.3%，比多角色提示好15.2%（所有任务的平均值）。

性能分析

实验结果表明，该方法通过任务分解和专家协作显著提升了复杂推理任务的性能，特别是在需要多步骤推理的任务上。

关键发现

  • 分解有效：任务分解显著提升复杂任务性能
  • 专家协作：多个专家实例的协作优于单一提示
  • 工具集成：外部工具（如Python解释器）进一步增强能力
  • 任务无关：同一框架适用于不同类型的任务

实际应用

适用场景

  • 数学推理：解决复杂的数学问题，如24点游戏
  • 逻辑推理：处理需要多步骤推理的逻辑问题
  • 编程问题：解决Python编程谜题和算法问题
  • 复杂任务：处理需要多专业知识的综合任务

实现建议

在实际项目中应用元提示时，建议：

  1. 设计指挥者提示：创建能够有效分解任务的元层级提示
  2. 定义专家角色：为不同子任务设计专门的专家提示
  3. 集成外部工具：根据需要添加计算器、代码执行器等工具
  4. 迭代优化：根据任务特点调整分解策略和专家配置

代码示例

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# 元提示实现示例
class MetaPrompting:
    def __init__(self, base_model, tools=None):
        self.model = base_model
        self.tools = tools or {}
        self.conversation_history = []

    def conductor_prompt(self, task):
        """指挥者提示：分解任务"""
        prompt = f'''
        你是一个任务协调者。给定以下复杂任务，请：
        1. 将其分解为更小的子任务
        2. 为每个子任务指定合适的专家类型
        3. 规划子任务的执行顺序

        任务：{task}

        请输出任务分解方案：
        '''
        return prompt

    def expert_prompt(self, subtask, expert_type):
        """专家提示：处理特定子任务"""
        expert_instructions = {
            'mathematician': '你是一个数学专家，擅长数学计算和推理。',
            'programmer': '你是一个编程专家，擅长代码生成和调试。',
            'reasoner': '你是一个逻辑推理专家，擅长分析和推理。'
        }

        prompt = f'''
        {expert_instructions.get(expert_type, '你是一个通用专家。')}

        子任务：{subtask}

        请提供你的分析和解决方案：
        '''
        return prompt

    def solve(self, task):
        """使用元提示解决任务"""
        # 步骤1：指挥者分解任务
        conductor_response = self.model.generate(
            self.conductor_prompt(task)
        )

        # 解析任务分解结果
        subtasks = self.parse_subtasks(conductor_response)

        # 步骤2：专家处理子任务
        expert_results = []
        for subtask, expert_type in subtasks:
            # 如果需要外部工具
            if subtask.get('requires_tool'):
                tool_result = self.use_tool(
                    subtask['tool_name'],
                    subtask['tool_input']
                )
                expert_results.append(tool_result)
            else:
                # 专家处理
                expert_response = self.model.generate(
                    self.expert_prompt(
                        subtask['description'],
                        expert_type
                    )
                )
                expert_results.append(expert_response)

        # 步骤3：指挥者整合结果
        integration_prompt = f'''
        以下是各专家对子任务的解决方案：

        {self.format_expert_results(expert_results)}

        请整合这些结果，给出最终答案：
        '''

        final_answer = self.model.generate(integration_prompt)

        return final_answer

    def use_tool(self, tool_name, tool_input):
        """使用外部工具"""
        if tool_name in self.tools:
            return self.tools[tool_name](tool_input)
        return None

    def parse_subtasks(self, response):
        """解析任务分解结果"""
        # 简化的解析逻辑
        subtasks = []
        # 实际实现需要更复杂的解析
        return subtasks

    def format_expert_results(self, results):
        """格式化专家结果"""
        formatted = []
        for i, result in enumerate(results):
            formatted.append(f"专家 {i+1}: {result}")
        return "\n\n".join(formatted)

# 使用示例
def python_interpreter(code):
    """Python解释器工具"""
    try:
        exec_globals = {}
        exec(code, exec_globals)
        return exec_globals.get('result', 'No result')
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 初始化元提示系统
meta_prompt = MetaPrompting(
    base_model=gpt4_model,
    tools={'python': python_interpreter}
)

# 解决复杂任务
task = "使用3、3、8、8四个数字通过加减乘除得到24"
solution = meta_prompt.solve(task)
print(solution)

相关资源

  • arXiv 论文：arXiv:2401.12954
  • 相关论文：Chain-of-Thought, ReAct, Self-Consistency
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