論文の概要: Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17651v2
• Date: Thu, 25 May 2023 19:13:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 20:23:38.435172
• Title: Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback
• Title（参考訳）: 自己定義: 自己フィードバックによる反復的リファインメント
• Authors: Aman Madaan, Niket Tandon, Prakhar Gupta, Skyler Hallinan, Luyu Gao, Sarah Wiegreffe, Uri Alon, Nouha Dziri, Shrimai Prabhumoye, Yiming Yang, Shashank Gupta, Bodhisattwa Prasad Majumder, Katherine Hermann, Sean Welleck, Amir Yazdanbakhsh, Peter Clark
• Abstract要約: Self-Refineは、反復的なフィードバックと改善を通じて、大きな言語モデル(LLM)からの初期出力を改善するアプローチである。 GPT-3.5, ChatGPT, および GPT-4) LLM を用いて, 対話応答生成から数学的推論に至るまで, 7 つのタスクにまたがる自己決定性を評価する。 我々の研究は、GPT-4のような最先端のLCMでさえ、単純でスタンドアロンなアプローチを使用してテスト時にさらに改善できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.78755306241981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Like humans, large language models (LLMs) do not always generate the best output on their first try. Motivated by how humans refine their written text, we introduce Self-Refine, an approach for improving initial outputs from LLMs through iterative feedback and refinement. The main idea is to generate an initial output using an LLMs; then, the same LLMs provides feedback for its output and uses it to refine itself, iteratively. Self-Refine does not require any supervised training data, additional training, or reinforcement learning, and instead uses a single LLM as the generator, refiner, and feedback provider. We evaluate Self-Refine across 7 diverse tasks, ranging from dialog response generation to mathematical reasoning, using state-of-the-art (GPT-3.5, ChatGPT, and GPT-4) LLMs. Across all evaluated tasks, outputs generated with Self-Refine are preferred by humans and automatic metrics over those generated with the same LLM using conventional one-step generation, improving by ~20% absolute on average in task performance. Our work demonstrates that even state-of-the-art LLMs like GPT-4 can be further improved at test time using our simple, standalone approach.
• Abstract（参考訳）: 人間と同様に、大きな言語モデル(LLM)は、最初の試行で最高の出力を生成するとは限らない。 人間が文章を洗練する方法に動機づけられ、反復的なフィードバックと洗練を通じてllmからの最初の出力を改善するためのアプローチであるself-refineを紹介します。 主なアイデアは、LLMを使って初期出力を生成することであり、同じLLMが出力に対してフィードバックを提供し、それを使って自分自身を反復的に洗練する。 Self-Refineは、教師付きトレーニングデータ、追加のトレーニング、強化学習を一切必要とせず、代わりにジェネレータ、精製器、フィードバックプロバイダとして単一のLCMを使用する。 GPT-3.5, ChatGPT, および GPT-4) LLM を用いて, 対話応答生成から数学的推論まで, 7 つのタスクにまたがる自己定義を評価する。 すべての評価されたタスクにおいて、自己定義で生成されたアウトプットは人間によって好まれ、従来の1ステップ生成を使用して同じllmで生成されたものよりも自動メトリクスが好まれる。 我々の研究は、GPT-4のような最先端のLCMでさえ、単純なスタンドアロンアプローチを使ってテスト時にさらに改善できることを示します。

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