当提示词优化器学会进化，竟能胜过强化学习

主要观点总结

近日，一种名为GEPA的遗传-帕累托优化算法在arXiv上引起关注。它通过反思式提示词进化技术，实现了比GRPO高20%的性能，同时将rollout次数减少到原来的1/35。该算法针对复合AI系统进行优化，具有样本高效、强大的泛化能力。实验结果显示，GEPA在多个任务上表现优异，优于联合式指令和少样本优化器MIPROv2。

关键观点总结

关键观点1: GEPA的核心原理

GEPA是一种用于复合AI系统的样本高效型优化器，其核心技术包括遗传式提示词进化、利用自然语言反馈的反思和基于帕累托的候选选择。

关键观点2: GEPA的性能表现

实验结果表明，GEPA在多个任务上表现出极高的性能，优于其他优化算法。它的样本效率极高，能够快速适应并泛化，性能比GRPO高19%，同时减少了rollout次数。

关键观点3: GEPA与MIPROv2的比较

在四个不同的任务中，GEPA在所有设置下均优于MIPROv2，性能优势显著。此外，GEPA的提示词通常包含完成任务的详细声明式指令，不同于MIPROv2的准样本实现方式。

关键观点4: GEPA的候选选择策略

GEPA采用基于帕累托的采样策略来选择候选，这有助于在探索和利用之间取得平衡，从而实现更好的优化轨迹和最终性能。

关键观点5: GEPA的其他优势

除了强大的性能外，GEPA还具有其他优势，如计算成本低、泛化能力强、系统感知型杂交策略等。

免责声明