主要观点总结
本文主要介绍了与LLM进行高效交流的一种新方法——黑盒提示对齐优化技术（BPO）。文章阐述了BPO的概念、方法、效果，并回答了关于BPO的一些常见问题。该方法旨在通过优化用户指令，从输入角度对模型进行对齐，可以在不训练LLM的情况下，大幅提升模型与人类偏好的对齐程度。文章还介绍了BPO的一些优化策略和效果评估。
关键观点总结
关键观点1: BPO的概念与目的
BPO是一种黑盒优化技术，旨在让模型更好地理解和满足人类的喜好，通过优化用户指令，使模型生成的输出更符合用户的期望。
关键观点2: BPO的方法与步骤
BPO的过程可以分为三个主要步骤：反馈数据收集、构造提示优化对、训练提示优化器。首先搜集带有反馈信号的指令微调数据集，然后利用这些数据引导大型模型识别用户偏好特征，并优化原始用户输入。最后，训练一个较小的模型构建提示偏好优化器。
关键观点3: BPO的效果与评估
BPO在英文开源反馈数据集和llama2-chat-7b模型上的效果显著，对GPT-3.5-turbo有22%的提升，对GPT-4有10%的提升。并且助力llama2-13b模型大幅超过llama2-70b版本，让llama2-7b版本模型逼近比它大10倍的模型。
关键观点4: BPO与其他方法的不同之处
与PPO、DPO等反馈学习方法相比，BPO的最大优势在于不需要训练原本的LLM，只需额外训练一个较小的模型。与OPRO等现有的Prompt Engineering技术相比，BPO更加通用，可以优化各种用户指令。
文章预览
点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是，人向模型对齐。 于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。 而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。 这也是大模型研究中非常重要的问题， 无论是 G PT 还是 Claude， 在对齐技术上花费大量的时间与精力 。但，随着模型规模变大，基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。 因此，我们提出另外的一种方案，即 黑盒提示对齐优化技术（ Black-box Prompt Optimization） ，通过优化用户指令，从输入角度对模型进行对齐 。 这种方法可以在不对 LLM 进行训练的情况下，大幅提升与人类偏好的对齐程度。 而且 BPO 可以被替换到各种模型上，包括开源模型和基于API的模型 。 下面是
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