ELPO: Ensemble Learning
Based Prompt Optimization
一项通过集成学习革新自动提示词优化的深度解析框架，显著提升了准确性、鲁棒性及泛化能力。
ELPO 框架整合了多种生成策略与搜索算法，借助稳健的集成投票机制选择最终提示词。
内容摘要
性能提升
ELPO 在 ArSarcasm 数据集上 F1 分数提升 7.6 分，优于当前最先进方法，并在多个基准测试中保持持续领先。
核心创新
集成Hard-Case Tracking、贝叶斯优化、多臂老虎机(MAB)及集成投票机制，打造稳健的提示词优化解决方案。
实际应用
专为黑盒 LLM 优化设计，通过 API 交互，在确保性能的同时大幅降低 LLM API 调用次数。
性能对比与实验评估
性能优势
ELPO 始终优于现有最先进方法，在分类、生成及多选等多样任务中均表现出色。 [2]
ArSarcasm 数据集（F1分数）
F1 分数提升（对比SOTA方法）
任务覆盖范围
- • 文本分类
- • 生成式问答
- • 多选推理
- • 数学问题求解
实验数据集
| 数据集 | 任务类型 | 主要挑战 |
|---|---|---|
| ArSarcasm | 文本分类 | 阿拉伯语讽刺检测 |
| LIAR | 文本分类 | 谎言检测 |
| BBH-navigate | 多选 | 导航推理 |
| GSM8K | 生成式问答 | 数学问题解决 |
消融研究
全面的消融研究验证了 ELPO 各独立组件的有效性及其对整体性能的贡献。 [2]
无 Hard-Case Tracking
性能大幅下降，证实其在泛化能力提升中的关键作用
基础搜索方法
效率降低，突显贝叶斯+MAB优化的必要性
单一提示选择
性能波动增大，证明集成投票机制的价值
潜在应用场景与价值
自然语言处理任务
文本分类与情感分析
通过讽刺检测（ArSarcasm）和仇恨言论检测（ETHOS）等复杂情感识别提升分类精度
问答与阅读理解
优化多步推理与代词消解（WSC）的提示词，改善逻辑理解能力
复杂推理与数学
增强数学问题求解（GSM8K）与多步逻辑推理能力
挑战应对
黑盒优化
适用于闭源 LLM API，无需模型内部信息访问权限
效率提升
智能搜索算法显著减少LLM API调用，降低计算浪费
泛化能力增强
生成具备跨领域及任务稳健泛化的提示词
实际应用价值
企业 AI
为各类商业场景提供高质量的提示词优化，提升 LLM 应用效果
学术研究
为研究人员提供高效的提示词工程系统，助力各类语言任务研究
产品开发
加速 AI 产品迭代，实现高效的提示词优化与测试流程
相关研究与技术背景
APO 演进历程
现有方法局限
单一算法依赖
性能易波动，缺乏跨任务通用性
历史信息利用不足
迭代反馈未保存，重复探索导致效率低下
搜索方向性不足
对提示空间的探索不系统，缺乏明确方向
ELPO 创新定位
集成范式
- 多策略生成兼顾深度与广度
- 高效互补的搜索算法
- 稳健投票机制，实现优势互补
技术深度解析
贝叶斯优化流程
MAB 集成
集成投票机制
多样化候选池
多个生成策略产出高性能且结构多样的提示
民主决策
投票策略抵消个体偏见，降低性能波动
稳健输出
最终提示在准确性与泛化能力上达到最优平衡
结论
ELPO 代表了自动提示词优化的范式变革，系统性地解决了传统方法在单一算法依赖、搜索效率低下及结果不稳定性等方面的关键局限。
创新集成
Hard-Case Tracking、贝叶斯优化、MAB 与集成投票的协同融合
卓越性能
多数据集、多任务中的持续领先，关键指标显著提升
实际适用
高效黑盒优化，显著降低计算需求
研究影响
ELPO 首创将集成学习思想引入 APO，为提示词工程领域开辟了全新研究方向。其成功表明，多样性与稳健决策机制的系统性结合，能极大释放 LLM 的应用潜力，推动更具通用性和可靠的 AI 系统发展。 [2]