[論文レビュー] LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs from the Programming Language

Ming Wang, Yuanzhong Liu+12 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2024

Software Testing and Debugging Techniques被引用数 4

ひとこと要約

LangGPT は、プログラミング言語にインspiredされた二層構造のフレームワークを提案し、LLMにおける構造的で再利用可能なプロンプト設計を可能にすることで、AI専門家でないユーザーが体系的かつ拡張可能なテンプレートを用いて高品質なプロンプトを生成できるようにする。実験の結果、LangGPT は Instruction-only や CRISPE といったベースラインを上回り、多様なタスクにおいて優れた応答品質を達成した。ユーザー調査では、使いやすさと再利用可能性の両面で高い評価が得られた。

ABSTRACT

LLMs have demonstrated commendable performance across diverse domains. Nevertheless, formulating high-quality prompts to instruct LLMs proficiently poses a challenge for non-AI experts. Existing research in prompt engineering suggests somewhat scattered optimization principles and designs empirically dependent prompt optimizers. Unfortunately, these endeavors lack a structured design template, incurring high learning costs and resulting in low reusability. In addition, it is not conducive to the iterative updating of prompts. Inspired by structured reusable programming languages, we propose LangGPT, a dual-layer prompt design framework as the programming language for LLMs. LangGPT has an easy-to-learn normative structure and provides an extended structure for migration and reuse. Experiments illustrate that LangGPT significantly enhances the performance of LLMs. Moreover, the case study shows that LangGPT leads LLMs to generate higher-quality responses. Furthermore, we analyzed the ease of use and reusability of LangGPT through a user survey in our online community.

研究の動機と目的

• LLM応用におけるAI専門家でないユーザーのための体系的かつ再利用可能なプロンプト設計の欠如を解決すること。
• 体系的なフレームワークを通じて、高品質なプロンプトの学習コストを低減し、再利用性を向上させること。
• 提案されたフレームワークを用いて、LLM自体が高品質なプロンプトを生成できるようにすること。
• コミュニティベースのユーザー調査を通じて、フレームワークの使いやすさと再利用可能性を評価すること。

提案手法

• オブジェクト指向プログラミングにインspiredされた二層構造のプロンプト設計を考案し、規範的なベース層とカスタマイズ用の拡張層を設ける。
• プロンプトコンポONENTの形式的構文と意味的ルールを定義し、体系的かつ再利用可能な構築を可能にする。
• コミュニティプラットフォームにフレームワークを統合し、共同でのプロンプト共有と学習を支援する。
• LLMを用いて LangGPT の構造に従ってプロンプトを生成し、構造的制約によって安全性と品質を向上させる。
• ビームサーチおよび勾配に類似した編集技術を用いて、LangGPT フレームワーク内でのプロンプト最適化を実施する。
• ライティングおよびロールプレイのシナリオにおいて、LangGPT と Instruction-only や CRISPE といったベースラインを比較する制御実験を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構造的で再利用可能なプロンプトフレームワークは、プロンプト工学における非AI専門家の学習障壁を低減できるか？
• RQ2 LangGPT は、既存のプロンプト設計手法（例：CRISPE や instruction-only）と比較して、高品質なLLM応答を生成する上で優れているか？
• RQ3 LangGPT は、LLMが自ら高品質で安全かつ文脈的に適切なプロンプトを自律的に生成できる程度はどの程度か？
• RQ4 コミュニティにおける LangGPT の採用状況は、実世界の文脈における使いやすさと再利用可能性をどのように反映しているか？

主な発見

• ロールプレイシナリオにおいて、LangGPT は Instruction-only や CRISPE プロンプトを著しく上回り、Gemini Pro で平均スコア 4.20（Gemini Pro）を達成した。
• ライティングシナリオでは、コンテンツの豊かさで平均 4.20、文章の連続性で平均 4.30 のスコアを記録し、複数のLLMにおいてベースラインを上回った。
• コミュニティユーザーの87.81％が、5段階評価尺度で3以上をLangGPTの使いやすさに与えた。全体の満足度スコアは10点中8.48であった。
• MBTI評価のような感受性の高いトピックに対しても、直接的なプロンプトは拒否されるが、LangGPT は安全で高品質なプロンプトを生成するのを成功させた。
• ロールプレイにおいて、LangGPT はキャラクターの一貫性と深みを維持でき、例として「ブートリッカー」のキャラクター設定でも、表現力と関連性の面でベースラインを上回った。
• GPT-3.5、Qwen、Yi、Baichuan2 を含む多様なLLMにおいて、指令遵守タスクおよび創造的生成タスクの両方で、フレームワークの強靭性が確認された。