自动提示词优化系统综述，APO被AWS定义为5个部分 | 最新

本文是对亚马逊AWS研究团队最新发表的APO（自动提示词优化）技术综述的深度解读。该研究由Kiran Ramnath、Kang Zhou等21位来自AWS的资深研究者共同完成，团队成员来自不同技术背景，涵盖了机器学习、自然语言处理、系统优化等多个专业领域。

这项研究最引人注目的是其首次系统性地梳理了APO技术的发展脉络，并提出了一个涵盖种子提示词初始化、推理评估反馈、候选提示词生成、筛选机制和迭代深度等维度的完整分类框架。对于当前正在探索如何提升AI应用性能的工程师和研究者来说，这无疑提供了一个清晰的技术路线图。

特别值得一提的是，研究团队不仅从理论层面进行了深入分析，更着重强调了各种方法在实际应用中的优劣势，这种理论与实践相结合的视角，使得这项研究对工业界具有极强的指导意义。在当前AI技术快速发展的背景下，这样一份系统性的技术总结来得正是时候。

为什么我们需要自动提示词优化

在人工智能发展的浪潮中，大语言模型（LLMs）已经成为改变行业格局的关键力量。自从McCann等人（2018）将多任务自然语言处理转化为问答任务以来，提示词工程已经成为从LLMs中获取期望响应的标准方法。随着LLMs在少样本学习（Brown等，2020）、指令遵循（Ouyang等，2022）和零样本推理（Kojima等，2023）等方面能力的不断提升，各种提示技巧也随之大量涌现。

然而，作为一线Prompt工程师，我们都深知一个残酷的现实：即使是经验丰富的工程师，也难以始终如一地创造出最优的提示词。这不仅是因为模型本身的复杂性，更是由于提示词效果受到诸多难以预测的因素影响，例如任务说明的措辞（Li等，2023b）、示例的排序方式（Liu等，2024a）以及格式的细微差异（Sclar等）。这些挑战直接影响着AI产品的性能和用户体验。

在这样的背景下，黑盒自动提示词优化（Black-Box Automatic Prompt Optimization，APO）技术应运而生。这项技术具有三个显著优势：（1）无需访问执行任务的LLMs的参数；（2）能够系统地搜索提示词解决方案空间；（3）保持了提示词改进的可解释性。本文将系统地介绍APO技术的最新进展，为正在开发AI产品的工程师们提供一个全面而实用的技术路线图。

APO技术的形式化定义

在深入具体方法之前，我们需要理解APO的基本原理。从形式化的角度来看，APO的目标是在给定任务模型Mtask和初始提示词ρ ∈ V的情况下，找到能够在特定评估指标f ∈ F和验证集Dval下获得最佳性能的优化提示词ρopt。这个过程可以表示为：

ρopt := arg max(ρ∈V) Ex∼Dval[f(Mtask(ρ ⊕ x))] (1)

其中，⊕表示提示词与输入的组合操作。这个优化目标在离散提示词优化中是不可直接求解的，因为词序列搜索空间是组合性的。因此，APO技术采用了一系列近似方法来寻找解决方案。

这个优化目标在离散提示词空间中是组合爆炸的，因此APO技术通常采用近似解决方案。值得注意的是，APO技术保留了提示词改进的人类可解释性，这对于实际应用中的调试和迭代至关重要。下面这张图是研究者的重点内容，建议收藏。

五部分统一框架

当前的APO技术虽然各有特色，但基本遵循以下五个核心步骤：

3. 种子提示词初始化：创建初始提示词集合作为优化起点

4. 推理评估与反馈：评估当前提示词候选的性能并收集反馈

5. 候选提示词生成：基于反馈生成新的提示词候选

6. 筛选与保留有潜力的候选：从生成的候选中筛选出最有潜力的提示词

7. 迭代深度控制：决定何时停止优化过程

这五个步骤构成了一个完整的优化循环，每个步骤都有多种实现方法和技术选择。在接下部分，我们将详细探讨每个步骤的关键技术和最新进展，帮助读者全面了解APO的技术生态系统，下列序号遵从原文（见上图）。

§3 种子提示词的初始化（Seed Prompts）

§3.1 手动指令（Manual Instructions）

这是一种传统但依然有效的方法。ProteGi（Pryzant等，2023）、GPS（Xu等，2022）和SPRIG（Zhang等，2024b）等多个知名系统都采用了这种方法作为基础。虽然获取高质量的手动示例可能比较耗时，但APE（Zhou等，2022）的研究表明，只需要几百个样本就足以支持后续的优化过程。这个发现对于资源有限的团队来说是一个好消息。

§3.2 基于LLM的指令诱导（Instruction-induction via LLMs）

这是一种更现代的方法，它利用大语言模型的能力来自动生成和改进初始提示词。这种方法不仅能降低人工成本，还能产生更多样化和创新的提示词变体。研究表明，通过让LLM分析任务特征并生成相应的提示词模板，可以显著提升最终的优化效果。

§4 推理评估与反馈（Inference Evaluation and Feedback）

§4.1 数值评分（Numeric Score）

§4.1.1 任务准确率（Task Accuracy）

这是最直接的评估方式，直接测量提示词在特定任务上的表现。例如，在分类任务中，可以使用准确率、F1分数等指标；在生成任务中，可以使用BLEU、ROUGE等指标。虽然实现简单，但在许多场景下依然是最可靠的指标。

§4.1.2 奖励模型评分（Reward Model Score）

这种方法引入专门的奖励模型来评估提示词的质量。这些模型通常经过特殊训练，能够捕捉到人类偏好等更细微的因素。例如，可以训练模型识别输出的连贯性、相关性和创造性等特征。

§4.1.3 基于熵的评估（Entropy-based）

通过测量模型输出的不确定性来评估提示词的效果。这种方法特别适合需要精确控制输出确定性的场景。较低的熵值通常表示模型对输出更有信心。

§4.1.4 负对数似然（Negative Log-likelihood）

这是一种更技术性的评估方法，主要用于衡量模型对给定提示词的置信度。它直接反映了模型在生成特定输出时的概率估计。

§4.2 LLM反馈（LLM Feedback）

§4.2.1 单候选优化（Improving Single Candidate）

这种方法专注于逐步改进单个提示词，通过细致的迭代来达到最优效果。每次迭代都基于当前提示词的表现来进行定向改进。

§4.2.2 多候选优化（Improving Multiple Candidates）

同时优化多个提示词变体，这种方法虽然计算成本较高，但能够更好地探索解空间。通过并行评估多个候选项，可以更快地找到优质解决方案。

§4.3 人类反馈（Human Feedback Integration）

人类反馈仍然是不可或缺的组成部分。通过将专家评判与自动化系统结合，可以在保持效率的同时确保优化结果符合实际需求。这种方法特别适合那些需要考虑特定领域知识或伦理约束的场景。

§5 候选提示词生成 （Candidate Prompt Generation）

§5.1 基于启发式的编辑（Heuristic-based Edits）

§5.1.1 蒙特卡洛采样（Monte Carlo Sampling）

这种方法通过随机采样来探索可能的提示词变体。虽然看似简单，但在实践中往往能够发现意想不到的优秀方案。具体实现时，系统会在词汇空间中进行随机游走，每一步都基于当前的评估结果来调整采样策略。

§5.1.2 遗传算法（Genetic Algorithm）

借鉴生物进化的原理，通过交叉和变异操作来生成新的提示词。这种方法特别适合处理复杂的优化问题，因为它能够同时保持群体多样性和优秀特征的传承。

§5.1.3 词语/短语编辑（Word/Phrase Edits）

这是一种更精细的优化方法，直接在词语或短语层面进行修改。系统会识别关键组件，然后通过替换、插入或删除操作来改进提示词的效果。

§5.1.4 词汇修剪（Vocabulary Pruning）

通过系统性地删减不必要的词汇来简化提示词。这种方法不仅能提高效率，还能增强提示词的鲁棒性。

§5.2 基于辅助神经网络的编辑（Editing with Auxiliary Trained NN）

§5.2.1 强化学习（Reinforcement Learning）

将提示词优化视为一个决策过程，通过强化学习来逐步改进。这种方法能够学习复杂的优化策略，特别适合需要长期规划的场景。

§5.2.2 LLM微调（LLM Finetuning）

通过对预训练模型进行特定任务的微调来生成更好的提示词。这种方法虽然计算成本较高，但能够充分利用模型的先验知识。

§5.2.3 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）

使用GAN架构来生成和评估提示词。生成器负责创造新的提示词变体，而判别器则负责评估其质量。

§5.3 元提示词设计（Metaprompt Design）

这是一种更高层次的优化方法，通过设计特殊的元提示词来指导模型生成更好的任务特定提示词。这种方法特别适合需要处理多个相关任务的场景。

§5.4 基于覆盖度的方法（Coverage-based）

§5.4.1 单一提示词扩展（Single Prompt Expansion）

这种方法专注于逐步扩充单个提示词的覆盖范围，确保它能够处理更多样的输入情况。具体来说，系统会分析当前提示词的失败案例，然后有针对性地进行改进。

§5.4.2 专家混合系统（Mixture of Experts）

通过组合多个专门化的提示词来处理不同类型的输入。这种方法的优势在于能够同时保持高性能和广泛的适用性。每个"专家"提示词负责特定类型的输入，系统则负责选择最适合的专家来处理每个具体案例。

§5.4.3 集成方法（Ensemble Methods）

将多个提示词的输出进行智能组合，以获得更稳定和准确的结果。这种方法特别适合那些对可靠性要求较高的应用场景。

§5.5 程序合成（Program Synthesis）

程序合成是一种更系统化的提示词生成方法，它将提示词的创建和优化视为一个程序设计问题。这种方法能够产生更结构化和可控的提示词，特别适合需要精确控制的场景。

§6 筛选和保留有希望的候选项 （Filter and Retain Promising Candidates）

§6.1 TopK贪心搜索（TopK Greedy Search）

这是一种在效率和效果之间取得良好平衡的方法。系统在每一步都保留K个最优候选项，然后基于这些候选项继续搜索。这种方法虽然不能保证找到全局最优解，但在实践中往往能够快速找到足够好的解决方案。

§6.2 置信上界及其变体（Upper Confidence Bound and Variants）

这类方法借鉴了多臂赌博机问题的解决思路，通过平衡探索和利用来优化搜索过程。它们特别适合需要在有限资源下进行优化的场景。

§6.3 基于区域的联合搜索（Region-based Joint Search）

在大规模搜索空间中，基于区域的联合搜索通过将搜索空间划分为不同区域，并在这些区域中同时进行搜索来提高效率。这种方法特别适合处理高维度的提示词优化问题。通过并行处理不同区域，可以更快地找到潜在的优质解，同时避免陷入局部最优。

§6.4 元启发式集成（Meta-heuristic Ensemble）

这种方法将多种启发式算法结合起来，利用它们各自的优势来提高搜索效率。通过动态调整不同算法的权重，系统可以在搜索过程中自适应地选择最有效的策略。这种集成方法不仅提高了搜索的鲁棒性，还能够更好地应对不同类型的优化场景。

§7 迭代深度（Iteration Depth）

§7.1 固定步骤（Fixed Steps）

这种方法采用预定义的迭代次数，适合那些有明确时间或资源限制的场景。虽然实现简单，但需要仔细权衡迭代次数的设置，以在优化效果和计算成本之间取得平衡。对于规模较小或时间敏感的项目，这种方法提供了可预测的执行时间和资源消耗。

§7.2 可变步骤（Variable Steps）

这是一种更灵活的方法，系统会根据优化过程中的进展动态调整迭代次数。当检测到性能改进趋于平缓时，可以自动停止迭代；当发现有希望的优化方向时，则可以增加迭代次数。这种自适应的策略能够更有效地利用计算资源，避免不必要的计算开销，同时确保达到理想的优化效果。

实践建议

对于正在使用或计划使用APO技术的工程师，我们建议：

1. 从简单场景开始：先在相对简单的任务上尝试APO技术，逐步积累经验。

2. 重视初始化：好的种子提示词能够显著提升优化效果，值得投入时间精心设计。

3. 综合使用多种方法：不同的优化方法各有优势，根据具体需求灵活组合使用往往能获得最好的效果。

4. 持续监控和调整：APO不是一劳永逸的解决方案，需要根据实际效果不断调整和改进。

写在最后

自动提示词优化技术正在重新定义Prompt工程的未来。通过系统地应用这些技术，我们能够更好地释放大语言模型的潜力，创造出更智能、更可靠的AI应用。作为Prompt工程师，理解和掌握这些技术不仅能够提高工作效率，更能够帮助我们在AI技术快速发展的浪潮中保持竞争力。

本文详细介绍了APO技术的各个方面，从形式化定义到具体实现方法，从评估机制到优化策略。我们希望这些内容能够帮助工程师们更好地理解和应用APO技术，推动AI应用的进一步发展。正如原论文作者所期望的那样，让我们继续探索这个充满机遇的领域，共同推动AI技术的进步。周末，您可以将每一种技术的论文都下载下来看一看，对您下一步的工作必有益处，其中有不少都是过去的文章介绍过的，您也可以看下下面的赞赏赠与资料。

文章来自于“AI修猫Prompt”，作者“AI修猫Prompt”。