ADOPT：適応的依存関係認識によるLLMパイプラインの最適化

この論文は、複雑なタスク解決に不可欠な、マルチステップLLMパイプラインにおけるプロンプトの最適化という課題に取り組んでいます。重要な貢献は、ステップ間の依存関係を明示的にモデル化し、Shapleyベースのリソース配分メカニズムを使用するフレームワークであるADOPTです。このアプローチは、既存の方法と比較してパフォーマンスと安定性を向上させることを目指しており、LLMの実用的なアプリケーションにとって重要です。

• •マルチステップLLMパイプラインにおけるプロンプト最適化のための新しいフレームワーク、ADOPTを提案。
• •プロンプト最適化を改善するために、ステップ間の依存関係をモデル化。
• •適応的なリソース配分のために、Shapleyベースのメカニズムを採用。
• •実験において、最先端のプロンプト最適化ベースラインを上回る。