[Перевод] GEPA вместо RL: как рефлексивная эволюция промптов обгоняет обучение с подкреплением

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

11.09.2025 11:00:37 | Хабр

Хабы: Data Engineering, Big Data, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Data Mining

Большие языковые модели (LLM) всё чаще адаптируются к downstream-задачам с помощью методов RL, таких как Group Relative Policy Optimization (GRPO), которые нередко требуют тысячи прогонов для освоения новых задач. Мы утверждаем, что интерпретируемая природа языка может предоставлять LLM куда более богатую обучающую среду по сравнению с policy gradient’ами, основанными на разреженных скалярных наградах.

Чтобы проверить эту гипотезу, мы представляем GEPA (Genetic-Pareto) — оптимизатор промптов, который системно использует natural language reflection для извлечения высокоуровневых правил из trial-and-error процесса. Для любой AI-системы, содержащей один или несколько промптов LLM, GEPA сэмплирует траектории на уровне системы (например, рассуждения, вызовы инструментов и их выводы) и анализирует их на естественном языке, чтобы диагностировать проблемы, предлагать и тестировать обновления промптов, а также объединять комплементарные инсайты с границы Парето собственных попыток.

Благодаря такому дизайну GEPA нередко превращает даже несколько прогонов в существенный прирост качества. На четырёх задачах GEPA в среднем превосходит GRPO на 10% и до 20% максимум, при этом используя до 35× меньше прогонов. GEPA также опережает ведущий оптимизатор промптов MIPROv2 более чем на 10% на двух LLM и демонстрирует обнадёживающие результаты как стратегия поиска на этапе инференса для задач оптимизации кода.

Подробнее