目前，即便是最强大的大语言模型，其表现也往往受制于人类设计的提示(prompt)。提示是一种为AI系统"指明道路"的方法，但它往往需要人工精心设计和调整，这给AI自主发展带来了瓶颈。
谷歌的DeepMind团队去年9月发布了一项名为"PROMPTBREEDER"的新技术，可以让AI系统不再被动地执行人类设计的提示，而是能够自主进化出更优秀的提示策略，从而大幅提升自身的推理能力和问题解决能力。
题目：PROMPTBREEDER：通过快速进化实现自我参照的自我改进
网址：https://arxiv.org/pdf/2309.16797.pdf
自我进化的提示系统
PROMPTBREEDER
PART 01
PROMPTBREEDER的核心思想非常简单，就是利用语言模型的自身特性，让它能够自主生成和改进提示策略。具体来说，PROMPTBREEDER包含两个关键要素：
1. 任务提示(task-prompt)
任务提示是用于指导语言模型完成特定任务的文本指令。比如对于解决数学word problem这个任务，一个典型的任务提示可能是"请分步解答这个数学问题，并给出阿拉伯数字形式的最终答案"。
2. 变异提示(mutation-prompt)
变异提示是用来引导语言模型改变任务提示的文本指令。比如"用另一种方式重述这个指令，不要使用原指令中的任何词语"。这有点像小学生写出下列词语的同义词。
PROMPTBREEDER通过进化算法，让语言模型自主地改进这两种提示，实现了自我进化的闭环。下图概述了PROMPTBREEDER系统的工作原理，具体过程如下：
1. 初始化：首先，PROMPTBREEDER会根据问题描述，生成一组初始的任务提示和变异提示。这些提示是通过随机组合一些"思维模式"(如"逐步思考"、"以有趣的方式表述")和问题描述而得到的。
2. 评估与选择：接下来，PROMPTBREEDER会将这些提示输入到语言模型中，让模型based on这些提示生成答案，并根据答案的正确性来评估提示的优劣。表现良好的提示组合会被保留下来。
3. 自我进化：在保留的提示组合的基础上，PROMPTBREEDER会利用变异提示，让语言模型自主生成新的任务提示。同时，它也会改进变异提示本身，即"变异提示的变异"。这样，PROMPTBREEDER就实现了提示策略的自我进化。
4. 迭代优化：经过多轮进化，PROMPTBREEDER最终会产生出针对特定问题领域高度优化的提示策略，大幅提升语言模型的推理能力。
值得一提的是，PROMPTBREEDER在进化过程中利用了多种变异操作符，包括直接变异、估计分布变异、超变异(变异提示的变异)、拉马克式变异(从正确解推导提示)等，充分发挥了语言模型的潜力。同时，它还采用了交叉重组、上下文打乱等手段，进一步增加了进化的多样性。
超越人类设计的提示
Super Prompt
PART 02
PROMPTBREEDER的自我进化能力，使它能够超越人类设计的固定提示策略，生成出针对性更强、效果更佳的提示。
在一系列广泛使用的推理基准测试中，PROMPTBREEDER都取得了显著的成绩。在数学word problem解题方面，它的表现远超目前最先进的"思维链"(Chain-of-Thought)和"计划求解"(Plan-and-Solve)提示策略。在常识推理任务上，PROMPTBREEDER也大幅领先于人工设计的提示。更为突出的是，PROMPTBREEDER还能自主进化出复杂的提示策略，在特殊检测任务中取得89%的准确率，远超人工设计的80%。
这些结果充分证明，PROMPTBREEDER所实现的自我进化机制，能够让AI系统自主发现更优秀的提示策略，从而大幅提升自身的问题解决能力。相比之下，人工设计的固定提示策略显得过于僵化和局限。
PROMPTBREEDER的自我进化能力，不仅体现在改进提示本身，还体现在对"改进提示的提示"(变异提示)的自主优化。这种自我参照式的自我进化，使PROMPTBREEDER能够持续优化自身，突破人类设计的局限。
这技术究竟有什么用
Tone
PART 03
PROMPTBREEDER这种自我进化的提示系统，对人工智能的未来发展具有重要的现实意义，主要体现在以下几个方面：
1. 提升AI系统的问题解决能力
PROMPTBREEDER通过自主优化提示策略，能够让AI系统在各种复杂任务中表现出色，包括数学推理、常识推理、语言理解等。这对于实现AI在实际应用中的突破非常关键。比如，在金融、医疗等领域，PROMPTBREEDER优化后的AI系统可以提供更准确的分析和决策支持。
2. 缩短AI系统开发周期
传统上，开发高性能的AI系统需要大量的人工设计和调试工作，耗时耗力。而PROMPTBREEDER通过自我进化，能够大幅减少这一过程，加快AI系统从设计到部署的周期。这对于追求快速迭代的产品开发非常有利。
3. 增强AI系统的适应性
人工设计的提示往往局限于特定的问题领域，难以应对复杂多变的实际场景。PROMPTBREEDER自我进化的提示策略，可以更好地适应不同的任务需求，提升AI系统的通用性和鲁棒性。这对于构建通用型AI系统至关重要。
4. 探索人工智能的发展方向
PROMPTBREEDER所探索的自我进化机制，不仅有助于提升当前AI系统的能力，还为人工智能的未来发展指明了方向。通过让AI系统拥有自主改进自身的能力，我们或许能够最终实现真正意义上的"自主学习"和"自我进化"。这将是生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）迈向通用智能（Artificial General Intelligence）的关键一步。
举个具体的例子，在医疗领域，PROMPTBREEDER优化后的AI诊断系统，可以根据不同患者的病情特点，自主生成针对性更强的诊断流程，提高诊断的准确性和效率。这将大大提升医疗服务的质量，惠及广大患者。
PROMPTBREEDER的出现，开启了AI系统自主进化的新纪元。与过去单纯依赖人类设计的提示策略不同，PROMPTBREEDER让AI系统能够自主探索和改进提示，从而在各种复杂任务中发挥出惊人的潜能。
这种基于语言的自我进化方法，避免了直接修改AI模型参数所带来的局限性。随着语言模型规模的不断增大，PROMPTBREEDER将能够在更广泛的领域发挥作用，让AI系统真正成为"自主学习、自我进化"的智能体。
当然，PROMPTBREEDER目前还存在一些局限性。它只能改变提示本身，而无法自主改变提示的结构和算法。更进一步的自我进化，需要让AI系统能够自主地调整自身的"思维模式"和推理过程。这需要未来的研究工作不断深入探索。
但毫无疑问，PROMPTBREEDER所展现的自我进化能力，为AI系统突破人类局限性，实现真正的智能化，做出了一个良好的示范。DeepMind最近又发了一个类似的技术，我将在后续的文章里为大家介绍。下文是本文提到的一些有意义的推理，篇幅原因其余部分请到群中自取：
Think Style
推理模块
1 我怎样才能设计一个实验来帮助解决这个问题？
2 列出解决问题的想法清单，并逐一应用到问题中，看看能否取得进展。
3 如何衡量这个问题的进展情况？
4 如何简化问题，使其更容易解决？
5 这个问题的关键假设是什么？
6 每种解决方案的潜在风险和缺点是什么？
7 对这个问题有哪些其他的观点或看法？
8 这个问题及其解决方案的长期影响是什么？
9 如何将问题分解成更小、更容易处理的部分？
10 批判性思维：这种方式包括从不同角度分析问题，质疑假设，评估现有证据或信息。它侧重于逻辑推理、基于证据的决策，以及识别思维中潜在的偏见或缺陷。
11 尝试创造性思维，产生创新和突破常规的想法来解决问题。探索非常规的解决方案、超越传统思维，鼓励想象力和独创性。
12 寻求他人的意见和合作来解决问题。强调团队合作、开放式沟通，以及利用强调团队合作、开放式沟通，利用小组的不同观点和专业知识，提出有效的解决方案。
13 运用系统思维：将问题视为更大系统的一部分，理解各种要素之间的相互联系。重点是找出影响问题的根本原因、反馈回路和相互依存关系，并制定针对整个系统的整体解决方案。
14 使用风险分析：评估潜在风险、不确定性以及与解决问题的不同方案或方法相关的权衡。问题的不同解决方案或方法相关的潜在风险、不确定性和权衡。强调评估成功或失败的潜在后果和可能性，并在平衡分析风险和效益的基础上做出明智的决策。在平衡分析风险和收益的基础上做出明智的决策。
15 运用反思性思维：从问题中退后一步，花时间进行反省和自我反思。检查个人偏见、检查可能影响问题解决的个人偏见、假设和心智模式，并虚心学习过去的经 验，以改进未来的方法。
16 需要解决的核心问题是什么？
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