論文の概要: Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07350v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 05:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-17 17:09:38.824939
• Title: Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのプロンプトプログラミング:Few-Shotパラダイムを超えて
• Authors: Laria Reynolds and Kyle McDonell
• Abstract要約: 自然言語のレンズを通してプロンプトを考えることの有用性を強調しながら,プロンプトプログラミングの手法について論じる。 モデルに種を付けて、さまざまなタスクのための独自の自然言語プロンプトを生成するメタプロンプトのアイデアを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prevailing methods for mapping large generative language models to supervised tasks may fail to sufficiently probe models' novel capabilities. Using GPT-3 as a case study, we show that 0-shot prompts can significantly outperform few-shot prompts. We suggest that the function of few-shot examples in these cases is better described as locating an already learned task rather than meta-learning. This analysis motivates rethinking the role of prompts in controlling and evaluating powerful language models. In this work, we discuss methods of prompt programming, emphasizing the usefulness of considering prompts through the lens of natural language. We explore techniques for exploiting the capacity of narratives and cultural anchors to encode nuanced intentions and techniques for encouraging deconstruction of a problem into components before producing a verdict. Informed by this more encompassing theory of prompt programming, we also introduce the idea of a metaprompt that seeds the model to generate its own natural language prompts for a range of tasks. Finally, we discuss how these more general methods of interacting with language models can be incorporated into existing and future benchmarks and practical applications.
• Abstract（参考訳）: 大きな生成言語モデルを教師付きタスクにマッピングする手法は、モデルの新たな能力を十分に探すことができない可能性がある。 GPT-3をケーススタディとして,0ショットプロンプトは数ショットプロンプトを著しく上回ることを示す。 これらの事例では,メタラーニングよりも,すでに学習済みの課題を探索する方がよいことが示唆された。 この分析は、強力な言語モデルの制御と評価におけるプロンプトの役割を再考する動機となる。 本稿では,自然言語のレンズを通してプロンプトを考えることの有用性を強調しながら,プロンプトプログラミングの手法について論じる。 文章や文化的なアンカーの能力を利用して、ニュアンスのある意図をエンコードする手法や、問題の分解をコンポーネントに促進する手法を検証する前に検討します。 プロンプトプログラミングのこのより包含する理論に触発されて、我々は様々なタスクに独自の自然言語プロンプトを生成するためにモデルをシードするメタプロンプトのアイデアも紹介する。 最後に、これらより一般的な言語モデルとの相互作用方法が、既存および将来のベンチマークおよび実用的なアプリケーションにどのように組み込まれるかについて議論する。

関連論文リスト

• OLaLa: Ontology Matching with Large Language Models [2.211868306499727]
  オントロジーマッチング(Ontology Matching)は、自然言語の情報が処理すべき最も重要な信号の1つである、困難なタスクである。 大規模言語モデルの台頭により、この知識をマッチングパイプラインにより良い方法で組み込むことが可能である。 少数の例とよく設計されたプロンプトで、教師付きマッチングシステムに匹敵する結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T09:34:20Z)
• Large Language Models as Analogical Reasoners [155.9617224350088]
  CoT(Chain-of- Thought)は、言語モデルのプロンプトとして、推論タスク全体で素晴らしいパフォーマンスを示す。 そこで本稿では,大規模言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドする,新たなプロンプト手法であるアナログプロンプトを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T00:57:26Z)
• Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate [95.10641301155232]
  複数の言語モデルインスタンスが共通の最終回答に到達するために、複数のラウンドで個別の応答と推論プロセスを提案し、議論する言語応答を改善するための補完的なアプローチを提案する。 以上の結果から,本手法は様々なタスクにおける数学的・戦略的推論を著しく向上させることが示唆された。 我々のアプローチは、既存のブラックボックスモデルに直接適用され、調査するすべてのタスクに対して、同じ手順とプロンプトを使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:55:11Z)
• Language Model Pre-Training with Sparse Latent Typing [66.75786739499604]
  そこで本研究では,多種多様な潜在型を持つ文レベルのキーワードを疎に抽出することのできる,事前学習対象Sparse Latent Typingを提案する。 実験結果から,本モデルは外部知識を使わずに,自己教師型で解釈可能な潜在型カテゴリを学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T00:37:08Z)
• Probing via Prompting [71.7904179689271]
  本稿では,探索をプロンプトタスクとして定式化することで,新しいモデルフリーな探索手法を提案する。 我々は5つの探索課題について実験を行い、我々のアプローチが診断プローブよりも情報抽出に優れていることを示す。 次に,その特性に不可欠な頭部を除去し,言語モデリングにおけるモデルの性能を評価することにより,事前学習のための特定の言語特性の有用性を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T22:14:40Z)
• Few-shot Prompting Towards Controllable Response Generation [49.479958672988566]
  まず,モデルのパラメータにアクセスすることなく,モデル生成に対するプロンプトと強化学習(RL)の組み合わせについて検討した。 マルチタスク学習を適用して、モデルが新しいタスクをより良く一般化できるようにします。 実験の結果,提案手法はパラメータにアクセスすることなく,複数のSOTA(State-of-the-art)対話モデルを制御することができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T14:48:06Z)
• Analyzing the Limits of Self-Supervision in Handling Bias in Language [52.26068057260399]
  我々は、言語モデルが、認識、識別、抽出、言い換えの4つのタスクのセマンティクスをいかにうまく捉えているかを評価する。 分析の結果,言語モデルでは,ジェンダーや政治的アフィリエイトなど,様々なバイアス次元にまたがって,これらのタスクを広範囲にわたって実行することが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T05:36:08Z)
• Eliciting Knowledge from Language Models for Event Extraction [3.4448178503887807]
  本稿では,イベントトリガ検出と引数抽出のための事前学習言語モデルから知識を抽出する。 本稿では,異なるトリガや引数間の相互作用をモデル化することにより,より相補的な知識を導き出す,様々な共同トリガ/引数プロンプト手法を提案する。 我々のアプローチは、少数のサンプルしかトレーニングに使用しない数ショットシナリオにおいて、最近の先進的な手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T05:16:33Z)
• Differentiable Prompt Makes Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners [23.150999852147283]
  本研究は,differiAble pRompT (DART) という新規で効率的なアプローチを提案する。 小さな言語モデルを、素早いエンジニアリングなしで、より優れた数ショットの学習者に変換することができる。 標準NLPタスクの包括的な評価は、提案手法がより優れた数ショット性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T12:29:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。