[論文] Minstrel: Structural Prompt Generation with Multi-Agents Coordination for Non-AI Experts
kun432
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概要
LangGPT と Minstrel は、非 AI 専門家でも簡単に使えるように設計された、構造化されたプロンプトフレームワークとプロンプト生成ツールです。 LangGPT は、プログラム言語の構造を借用し、モジュールと要素から構成されるデュアルレイヤー構造を採用することで、プロンプトの汎用性と再利用性を高めています。 Minstrel は、LangGPT フレームワークに基づいて、複数の生成エージェントの協調による構造化されたプロンプトの自動生成と最適化を行うツールです。 実験では、手動で作成された LangGPT プロンプトと Minstrel で生成されたプロンプトの両方が、ベースラインのプロンプトよりも、LLM をタスク実行に導く上で効果的であることが示されています。 また、LangGPT を基盤としたコミュニティでのユーザー調査により、LangGPT の使いやすさと再利用性が検証されています。
1.どんなもの？
Minstrelは、大言語モデル（LLM）に指示を出すための構造化プロンプトを自動生成するツールです。LLMは人間のような文章を生成できるAIですが、その能力を最大限に引き出すには、適切な指示、すなわちプロンプトを与える必要があります。Minstrelは、複数のエージェントが協力して動作することで、ユーザーの要求を分析し、LangGPTと呼ばれる構造化プロンプトフレームワークに基づいたプロンプトを生成します。
2.先行研究を比べてどこがすごい？
従来のプロンプト設計手法は、設計のヒントをまとめたものや、自動最適化手法が主流でしたが、体系的な設計が欠けており、学習コストが高く、プロンプトの反復的な更新には不向きでした。 一方でMinstrelは、LangGPTという構造化されたプロンプトフレームワークをベースに、モジュールと要素という明確な構造を持つプロンプトを生成します。これにより、プロンプトの汎用性、再利用性、拡張性が向上し、非AI専門家でも理解しやすく、保守しやすいプロンプトを生成することが可能となります。
3.技術や手法の肝はどこ？
Minstrelは、ソフトウェア開発の現場のように、分析、設計、テストの3つの作業グループに分かれて協調動作します。 まず、ユーザーの要求を分析グループが分析し、設計グループ内の対応するモジュールエージェントを活性化します。 次に、活性化されたモジュールエージェントがプロンプトの内容を生成します。 最後に、テストグループが生成されたプロンプトを体系的にテストし、その結果を分析グループにフィードバックします。 分析グループは、このフィードバックとユーザーからのコメントに基づき、プロンプトをさらに最適化します。
4.どうやって有効だと検証した？
Minstrelを用いて生成した構造化プロンプトと、従来の方法で設計したプロンプトを用いて、LLMに様々なタスクを実行させ、その性能を比較しました。 具体的には、EQ-Bench、GPQA、GSM8k、IFEval、TruthfulQAなどのベンチマークを用いて評価しました。その結果、Minstrelが生成したプロンプトは、ベースラインのプロンプトと比較して、LLMのタスク実行性能を向上させることが確認されました。 また、オンラインコミュニティでのユーザー調査を通じて、LangGPTの使いやすさとMinstrelの有効性を検証しました。
5.議論はある？
実験の結果、Minstrelが生成した構造化プロンプトは、低性能なLLMには適応しにくいという課題が明らかになりました。 これは、複雑なプロンプトが、低性能なLLMにとっては理解しにくいことが原因だと考えられています。
6.次に読むべき論文は？
ソースからは、次に読むべき論文は示されていません。
LangGPTとMinstrelがキーワードで出てくるのだけど、違いがちょっとわかりにくい。
kun432まず、LangGPTとはなにか？
LangGPTの詳細説明
LangGPTは、大規模言語モデル（LLM）への指示を構造化し、より効果的にLLMを活用するためのフレームワークです。従来のプロンプト設計は、試行錯誤的で、再利用性や一般化が難しいという課題がありました。LangGPTは、これらの課題を解決するために、オブジェクト指向プログラミング言語に似た、体系的で再利用可能な構造を採用しています。
LangGPTの二層構造
LangGPTは、「モジュール」と「要素」の二層構造でプロンプトを表現します。
- モジュール: LLMへの要求の側面を定義します。
- 例：LLMの役割、プロンプトのバージョン情報、制約、目標、対話開始の合図、LLMが参考にすべき入力と出力の例、LLMがタスク実行時に従うべき手順、LLMが持つべきスキル、分岐におけるLLMへのアドバイス、LLMが持つべき背景情報、出力のスタイル、出力形式、LLMへのコマンドなど。
- 要素: 各モジュール内の具体的な内容を定義します。LLMへのより直接的かつ具体的な指示を与えます。
- 例：「出力は500語以内にする」は「制約」モジュール内の要素として定義できます。
LangGPTは、これらのモジュールと要素を組み合わせることで、多様なタスクやLLMに対して、効果的なプロンプトを設計できるようにします。
LangGPTのメリット
- 汎用性: 様々なタスクやLLMに対して適用可能です。
- 再利用性: 一度作成したプロンプトを、他のタスクやLLMに再利用できます。
- 拡張性: 新しいモジュールや要素を追加することで、表現力を拡張できます。
- 理解しやすさ: 構造化されているため、プロンプトの内容を理解しやすくなっています。
- 保守のしやすさ: モジュールや要素ごとに管理されているため、プロンプトの修正や更新が容易です。
kun432次にMinstrelとはなにか？
Minstrelの詳細説明
Minstrelは、LangGPTフレームワークに基づいて構造化されたプロンプトを自動生成するツールです。ユーザーは、Minstrelを用いることで、LLMの性能を最大限に引き出す高品質なプロンプトを、特別な専門知識なしで自動的に生成することができます。
Minstrelの特徴
- 構造化プロンプトの自動生成: Minstrelは、ユーザーのタスク要求を分析し、LangGPTフレームワークで定義されたモジュールと要素に基づいて、適切なプロンプトを自動的に生成します。
- マルチエージェントシステム: Minstrelは、ソフトウェア開発スタジオの各部門のように、連携して動作するものの、分業された３つの作業グループ（分析グループ、設計グループ、テストグループ）で構成されています。それぞれのグループは、プロンプト生成プロセスを小さく分割されたサブタスクを担当します。
- リフレクションによる最適化: Minstrelは、生成されたプロンプトをテストし、その結果とユーザーからのフィードバックを基に、プロンプトを反復的に改善します。
Minstrelの構成要素
作業グループ
- 分析グループ: ユーザーの要求やテスト結果、フィードバックを分析します。分析グループには、ユーザーの要求を分析して対応するモジュールを活性化する「Analyzer」と、テスト結果やユーザーフィードバックから問題点を抽出し、対応するモジュール設計エージェントに反映する「Reflector」が含まれます。
- 設計グループ: LangGPTの各モジュールに対応するプロンプトの内容を生成します。例えば、「制約」モジュールの内容を生成するエージェントや、「背景」モジュールの内容を生成するエージェントなどが存在します。
- テストグループ: 生成されたプロンプトを体系的にテストします。テストグループには、設計グループが生成したプロンプトに従ってアシスタント役を演じる「Simulator」、Simulatorと対話を行う「Questioner」、Simulatorのパフォーマンスを評価する「Commentators」が含まれます。
エージェント
各作業グループは、それぞれ異なる役割を持つ複数のエージェントで構成されています。
- Analyzer (A(m)): ユーザーのタスク要求を分析し、必要なモジュールを活性化します。
- Reflector (A(r)): テスト結果やユーザーからのフィードバックを基に、プロンプトの改善点を分析し、対応するモジュールに反映します。
- モジュール設計エージェント (D(モジュール名)): 各モジュールに対応するプロンプトの内容を生成します。例えば、D(cons.)は「制約」モジュールの内容を生成します。
- Simulator (T(s)): 生成されたプロンプトに基づいて、LLMのアシスタント役を演じます。
- Questioner (T(q)): Simulatorと対話し、タスクの遂行状況をテストします。
- Commentators (T(c)): SimulatorとQuestionerの対話に基づいて、プロンプトの有効性を評価します。
Minstrelの動作フロー
1.ユーザーがMinstrelにタスクを要求します。
2. Analyzerが要求を分析し、必要なモジュールを活性化します。
3. 設計グループのエージェントが、活性化されたモジュールに基づいてプロンプトの内容を生成します。
4. テストグループが、生成されたプロンプトを用いてLLMの動作をシミュレーションし、そのパフォーマンスを評価します。
5. Reflectorが、テスト結果とユーザーからのフィードバックを分析し、プロンプトの改善点を特定します。
6. 設計グループのエージェントが、Reflectorからのフィードバックに基づいてプロンプトを修正します。
7. ステップ4から6を、プロンプトが十分な品質になるまで繰り返します。Minstrelの利点
- 高品質なプロンプトの自動生成: LangGPTフレームワークに基づいた構造化されたプロンプトを自動生成することで、LLMのパフォーマンスを最大限に引き出すことができます。
- 非AI専門家のための使いやすさ: 専門知識がなくても、Minstrelを用いることで、誰でも簡単に高品質なプロンプトを作成することができます。
- 反復的な改善: テストとフィードバックのサイクルを繰り返すことで、プロンプトの品質を継続的に向上させることができます。
Minstrelの課題
- 低性能なLLMへの適応: ソースによると、Minstrelは、現時点では、低性能なLLMに対して効果的にプロンプトを生成することが難しいという課題があります。
まとめ
Minstrelは、LangGPTフレームワークと組み合わせることで、LLMの潜在能力を最大限に引き出す強力なツールです。今後、Minstrelの更なる発展により、より多くの分野でLLMが活用されることが期待されます。
論文の図はこんな感じ。マルチエージェントで複数のグループ、複数のプロセスで生成するっぽい。
図2: マルチエージェントの協調による構造的プロンプト生成フレームワークであるMinstrelの全体的な枠組み。 作業グループは、分析グループ、設計グループ、テストグループの3つに分かれている。 設計グループでは、青色のモジュールは起動中のモジュールを示し、緑色は現在のタスクには必要なく、起動されていないモジュールを示す。
refererd from https://arxiv.org/abs/2409.13449
kun432LangGPTがプロンプトフレームワークで、Minstrelがそれを使って構築されたプロンプト生成エージェント、という感じで、GitHubレポジトリは以下にある
LangGPT
Minstrel
LangGPTのほうは見た感じ、パッケージやライブラリというよりは、プロンプトのテンプレート的な感じに思えるのだが、ある程度体系化されていて、スラッシュでコマンドに対応したり、LLMが忘れないようにリマンド的な定義があったりと、色々考えてあるっぽい。
MinstrelのほうはStreamlitのツールになっているので、こちらを動かせば良さそう。こちらはエージェントを使ったプロンプト生成って感じになってるっぽいね。
kun432比較例として以下のプロンプトフレームワークが挙げられている。知らなかった。
kun432Minstrel軽く試してみたが、画面のコンポーネントが中国語、そしてプロンプトも中国語・・・・
ローカライズしてからかなぁ・・・・