开源大语言模型提示工程探索：机器翻译与摘要评估新视角

作者

引言

近年来，大型语言模型（LLM）的兴起彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。尤其引人注目的是，LLM 的上下文学习能力使其能够作为自然语言生成任务的评估指标，这在低资源场景和时间受限的应用中尤为 advantageous。传统的评估指标，例如 BLEU 或 ROUGE，往往依赖于大量的人工标注数据，而 LLM 则可以通过少量的样本学习到评估文本质量的能力。

然而，尽管已经提出了许多基于提示的 LLM 评估指标，但目前仍然缺乏对不同提示方法进行结构化评估的研究，特别是对于开源模型而言。本文介绍了 PrExMe，一个针对评估指标的大规模提示探索框架。我们评估了超过 720 个提示模板，涵盖了机器翻译（MT）和摘要数据集上的开源 LLM 评估指标，总计超过 660 万次评估。这项广泛的比较 (1) 作为近期开源 LLM 作为评估指标的性能基准，(2) 探索了不同提示策略的稳定性和可变性。

相关工作

基于提示的评估指标

近年来，LLM 在自然语言生成（NLG）评估指标方面取得了显著进展，其主要依赖于上下文学习，即直接从生成的文本中预测质量判断。Li 等人（2024b）和 Gao 等人（2024a）的综述提供了对这些指标的全面概述。除了 BARTSCORE（Yuan 等人，2021 年）和 PRD（Li 等人，2024a），Li 等人（2024b）综述的基于提示的方法都建立在闭源模型之上。相比之下，EVAL4NLP 2023 共享任务（Leiter 等人，2023 年）明确考虑了开源的基于提示的指标，要求参与者仅使用提供的模型来评估机器翻译和摘要，而不能对这些模型进行微调。表现最好的提交甚至能够击败强大的基线，例如机器翻译领域的 GEMBA（Kocmi 和 Federmann，2023b）和摘要领域的 BARTSCORE。

提示技术

近年来，人们提出了许多成功的提示技术（例如，Liu 等人，2023a）。我们的工作主要依赖于已有的方法，如零样本 CoT 和 RAG。此外，Li 等人（2023 年）提出了情绪诱导提示，以提高 LLM 的性能。据我们所知，我们是第一个分析这种技术在评估指标中的应用的。受此启发，我们还提出了一种新颖的情绪-CoT 模式（见第 3 节）。Kocmi 和 Federmann（2023b）对基于提示的指标的输出格式进行了先前的评估，我们通过更广泛的评估对其进行了扩展。其他工作也使用分层模板来构建提示（例如 Fu 等人，2023 年），LangChain（Chase，2022 年）和 DSPy（Khattab 等人，2023 年）等工具也支持这种实现。我们使用分层模板作为结构化比较不同提示模式的一种手段。

提示鲁棒性

由于我们对不同的提示、数据集和任务进行了网格搜索，因此我们的工作建立在 LLM 如何响应提示扰动的研究基础之上，并对其进行了扩展。Webson 和 Pavlick（2022 年）、Leidinger 等人（2023 年）、Weber 等人（2023 年）以及 Sclar 等人（2023 年）发现，自然语言推理和情感分类的性能存在很大差异。作为解决方案，Sclar 等人（2023 年）建议提供不同提示扰动下的所有结果。Voronov 等人（2024 年）和 Mizrahi 等人（2024 年）认为，目前 LLM 的评估基准存在问题，因为它们通常每个任务只提供一个提示模板。这可以通过提供多个模板并评估其集合来解决。据我们所知，我们是第一个探索这些鲁棒性问题在多大程度上影响开源的基于 LLM 的指标，以及如何为其选择最佳提示的。此外，通过使用多个提示来提示 LLM，我们遵循了 Mizrahi 等人（2024 年）的做法，实现了对 LLM 的稳定和公平的评估。

研究方法

为了系统地研究不同提示方法对 LLM 评估指标的影响，我们构建了一个名为 PrExMe 的大规模提示探索框架。

提示模板

我们的提示被构建成分层模板（见图 1），即一个大的模板由多个小的模板构成。每个提示都由以下部分构成：(1) 需要评分的源文本和生成的假设文本，(2) 基本提示，(3) 任务描述，(4) 格式要求，以及 (5) 可选的单样本演示。表 1 展示了 (2)、(3)、(4) 和 (5) 的例子。

基本提示

基本提示是我们提示层次结构的顶层，它包含了其他组件。具体来说，我们测试了三个零样本（ZS）和相应的单样本（OS）基本提示：(1) 普通 ZS/OS (PZS/POS)，(2) ZS/OS-COT，以及 (3) ZS/OS-CoT-Emotion (ZS/OS-COT-EM)。PZS 简单地呈现了用换行符分隔的任务描述、源文本、假设文本和格式要求。ZS-COT (KOJIMA ET AL.，2022) 另外要求模型在返回输出之前逐步思考。最后，ZS-COT-EM 要求模型在 ZS-CoT 提示之前描述其“情绪”。我们之所以包含 CoT，是因为它提高了基于提示的闭源指标（如 AUTOMQM Fernandes 等人（2023 年）和 GEMBA（Kocmi 和 Federmann，2023a））的性能。ZS-COT-EM 探索了在提示 LLM 描述其输出中的情绪时，LLM 性能的变化。这是由我们对情绪提示对指标性能的探索所推动的（见下文“任务描述”）。模板的 OS 版本添加了一个用于演示的字段。为了避免模型局限于特定的推理步骤，我们在 OS-CoT 中包含了一个占位符，模型应该在其中插入其推理。

任务描述

任务描述是给生成的假设评分的指令。Li 等人（2023 年）发现，对人类来说能引发某些情绪的 LLM 指令可以提高性能。受这一发现的启发，我们探索了在任务描述中使用“情绪提示”。这种方法主要提供了一种简单的改写策略，以扩大我们的网格搜索范围。此外，它还允许我们研究“情绪”对基于 LLM 的指标的影响。除了中性提示外，我们还包括了例如礼貌、威胁和怀疑的指令。我们自己创建了 11 个任务描述，并使用 CHATGPT (OpenAI, 2023) 创建了 13 个任务描述。

格式要求

格式要求描述了 LLM 在生成分数时应遵循的输出格式。例如，它包括输出分数应该在哪一范围内，以及应该是离散的还是连续的。此外，我们还包括要求 LLM 返回文本质量标签的提示。我们总共定义了 10 种格式要求。

单样本演示

最后，我们使用 RAG 构造可选的 OS 演示。我们从 WMT21 (Freitag 等人，2021 年) 中提取机器翻译的演示，从 ROSE (Liu 等人，2023b) 中提取摘要的演示。

基于 MQM 的方法

除了分层模板之外，我们还使用选定的开源 LLM 测试了 GEMBA-MQM (Kocmi 和 Federmann，2023a) 的提示。GEMBA-MQM 通常使用 GPT4，它根据出现的错误数量（按严重程度加权）来预测分数。我们将开源实现称为 LocalGemba。

数据集和阶段

我们的实验分两个阶段，使用不同的数据集。这样做是为了减轻大规模提示搜索带来的统计效应。此外，它还允许我们在完整的数据集上评估选定的提示（否则这项任务将非常耗费资源），并探索其泛化能力。

在第一阶段，我们使用 EVAL4NLP 2023 (Leiter 等人，2023 年) 的训练集进行评估；在第二阶段，我们使用其开发集和测试集进行评估。训练集和开发集是 WMT2022 指标共享任务 (Freitag 等人，2022 年) 和 SUMMEVAL (Fabbri 等人，2021 年) 的（无参考）分割。测试集由 Leiter 等人（2023 年）新标注。作为第二个测试集，我们使用了 WMT23 MQM 机器翻译标注 (Freitag 等人，2023 年) 和 Seahorse 多语言摘要标注 (Clark 等人，2023 年)。由于 OS 提示在其他数据集上的表现不佳，因此我们没有在 WMT23/SEAHORSE 上对其进行评估。

在第一阶段，我们评估了训练集上 720 个 ZS 提示的所有组合。由于这非常耗费资源，因此对于机器翻译，我们将每个语种对限制在第一阶段，我们评估了训练集上 720 个 ZS 提示的所有组合。由于这非常耗费资源，因此对于机器翻译，我们将每个语种对限制为 1,000 个样本。对于摘要，我们使用了 SUMMEVAL 中的所有样本。对于每个模型，我们选择 Kendall 的 τ 与人类判断的相关性最高的 10 个提示。在第二阶段，我们使用这些选定的提示来评估开发集和测试集，以及 WMT23/SEAHORSE。

模型

我们实验中使用的所有模型都可以在 HuggingFace Hub 上公开获取，并且可以在消费级硬件上运行。我们使用七个不同的模型： GPT2-XL (Radford 等人，2019 年)、OPT-IML-30B (Iyer 等人，2022 年)、BLOOM-7B1 (Scao 等人，2022 年)、Pythia-12B (Biderman 等人，2023 年)、StableLM-Base-Alpha-7B (Chiang 等人，2023 年)、OpenAssistant-Pythia-12B (Köpf 等人，2023 年) 和 PLATYPUS2-70B (Lee 等人，2023a)。我们选择这些模型是因为它们代表了不同大小、架构和训练数据集的开源 LLM 的多样化样本。

实验结果

RQ1：开源 LLM 的评估能力

为了回答关于开源 LLM 评估能力的第一个研究问题，我们分析了不同模型在不同数据集上的总体性能。图 2 显示了所有模型在所有数据集和任务上的平均 Kendall 的 τ。

图2：不同模型在不同数据集上的平均 Kendall 的 τ。

总的来说，PLATYPUS2-70B 在所有数据集上都取得了最好的结果，这表明更大的模型更适合作为评估指标。然而，其他模型（如 OpenAssistant-Pythia-12B）在某些情况下也表现良好，这表明模型大小并不是性能的唯一决定因素。

RQ2：提示模式的稳定性为了研究不同提示模式的稳定性，我们分析了不同数据集、任务和模型之间 Kendall 的 τ 的变化。我们发现，某些提示模式（如要求模型返回文本标签而不是数字分数）对于某些模型（如 PLATYPUS2-70B）始终表现良好。然而，我们也发现，对于某些设置，即使是对输入提示进行微小的更改也会极大地影响性能。例如，将请求的输出格式从“0 到 100”更改为“-1 到 +1”会极大地影响我们评估中的排名。

RQ3：新评估场景的提示设计

根据我们的发现，我们为新评估场景的提示设计提出以下建议：

  • 从简单的提示开始。 在许多情况下，简单的零样本提示就能获得良好的结果。
  • 尝试不同的输出格式。 一些模型更喜欢返回文本标签，而另一些模型则在使用数字分数时表现更好。
  • 考虑使用 CoT 提示。 CoT 提示可以帮助提高某些模型的性能，尤其是在评估复杂文本时。
  • 在多个数据集上评估你的提示。 即使是表现良好的提示也可能无法很好地泛化到新数据集。

结论

在这项工作中，我们对不同提示方法对 LLM 评估指标的影响进行了大规模分析。我们的研究结果表明，某些提示模式是稳健的，并且可以很好地泛化到不同的任务和数据集。然而，我们也发现，对于某些设置，即使是对输入提示进行微小的更改也会极大地影响性能。根据我们的发现，我们为新评估场景的提示设计提出了一些建议。

参考文献

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