Fugu-MT 論文翻訳(概要): Refining the Responses of LLMs by Themselves

論文の概要: Refining the Responses of LLMs by Themselves

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04039v1
Date: Sat, 6 May 2023 13:03:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-09 18:07:41.266586
Title: Refining the Responses of LLMs by Themselves
Title（参考訳）: 膜によるLDMの応答の精製
Authors: Tianqiang Yan and Tiansheng Xu
Abstract要約: 繰り返し自己評価最適化機構を導入し、イテレーションが進むにつれて出力品質が向上する可能性を秘めている。実験結果から, GPT-3.5モデルにおける応答改善フレームワークの利用は, 最先端の GPT-4 モデルと同等あるいはそれ以上の結果が得られることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we propose a simple yet efficient approach based on prompt engineering that leverages the large language model itself to optimize its answers without relying on auxiliary models. We introduce an iterative self-evaluating optimization mechanism, with the potential for improved output quality as iterations progress, removing the need for manual intervention. The experiment's findings indicate that utilizing our response refinement framework on the GPT-3.5 model yields results that are on par with, or even surpass, those generated by the cutting-edge GPT-4 model. Detailed implementation strategies and illustrative examples are provided to demonstrate the superiority of our proposed solution.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル自体を活用して補助モデルに頼らずに解答を最適化する,プロンプトエンジニアリングに基づく単純かつ効率的な手法を提案する。反復的な自己評価最適化機構を導入し,反復が進行するにつれて出力品質が向上し,手作業による介入が不要になる可能性がある。実験結果から, GPT-3.5モデルにおける応答改善フレームワークの利用は, 最先端の GPT-4 モデルと同等あるいはそれ以上の結果が得られることがわかった。提案手法の優位性を示すための詳細な実装戦略と図示例を提供する。

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