論文の概要: Robust Prompt Optimization for Large Language Models Against Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13954v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 03:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 23:18:27.985290
• Title: Robust Prompt Optimization for Large Language Models Against Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 分散シフトに対する大規模言語モデルのロバストプロンプト最適化
• Authors: Moxin Li, Wenjie Wang, Fuli Feng, Yixin Cao, Jizhi Zhang, Tat-Seng Chua
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて重要な能力を示している。 本稿では,LLMの分散シフトに対するロバストな最適化法を提案する。 この問題は、ラベル付けされたソースグループに最適化されたプロンプトを同時にラベル付けされていないターゲットグループに一般化する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.6757997074956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) has demonstrated significant ability in various Natural Language Processing tasks. However, their effectiveness is highly dependent on the phrasing of the task prompt, leading to research on automatic prompt optimization using labeled task data. We reveal that these prompt optimization techniques are vulnerable to distribution shifts such as subpopulation shifts, which are common for LLMs in real-world scenarios such as customer reviews analysis. In this light, we propose a new problem of robust prompt optimization for LLMs against distribution shifts, which requires the prompt optimized over the labeled source group can simultaneously generalize to an unlabeled target group. To solve this problem, we propose Generalized Prompt Optimization framework, which incorporates the unlabeled data from the target group into prompt optimization. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed framework with significant performance improvement on the target group and comparable performance on the source group.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて重要な能力を示している。 しかし、その効果はタスクプロンプトの表現に大きく依存しており、ラベル付きタスクデータを用いた自動プロンプト最適化の研究に繋がる。 我々は,これらの迅速な最適化手法が,顧客レビュー分析などの現実シナリオにおいてLLMに共通するサブポピュレーションシフトなどの分散シフトに対して脆弱であることを明らかにする。 そこで本研究では,ラベル付きソースグループに対して最適化されたプロンプトを,ラベル付きターゲットグループに同時に一般化できるような,分散シフトに対するLSMのロバストなプロンプト最適化法を提案する。 そこで本研究では,対象グループからのラベルなしデータをプロンプト最適化に組み込む汎用的なプロンプト最適化フレームワークを提案する。 大規模な実験結果から,提案フレームワークの有効性が示され,対象群では性能が向上し,ソース群では同等の性能が向上した。

関連論文リスト

• Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System [75.25394449773052]
  大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は協調的問題解決において顕著な可能性を示している。 通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新方法の欠如などです。 本稿では,コミュニケーション効率とタスク効率を両立させ,これらの課題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:00:06Z)
• QPO: Query-dependent Prompt Optimization via Multi-Loop Offline Reinforcement Learning [58.767866109043055]
  クエリ依存型プロンプト最適化(QPO)を導入し、入力クエリに合わせて最適なプロンプトを生成するために、小さな事前訓練された言語モデルを反復的に微調整する。 我々は、オープンソースのタスクに様々なプロンプトをベンチマークする副産物として、すでに大量に存在するオフラインのプロンプトデータから洞察を得る。 様々なLLMスケールと多様なNLPおよび数学タスクの実験は、ゼロショットと少数ショットの両方のシナリオにおいて、我々の手法の有効性とコスト効率を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T03:06:48Z)
• Localized Zeroth-Order Prompt Optimization [54.964765668688806]
  そこで我々は,ZOPO(Localized zeroth-order prompt optimization)という新しいアルゴリズムを提案する。 ZOPOはニューラル・タンジェント・カーネルをベースとしたガウス法を標準ゼロ階次最適化に取り入れ、高速な局所最適探索を高速化する。 注目すべきは、ZOPOは最適化性能とクエリ効率の両方の観点から、既存のベースラインを上回っていることだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T14:18:15Z)
• Controllable Prompt Tuning For Balancing Group Distributional Robustness [53.336515056479705]
  グループ間で優れたパフォーマンスを実現するための最適化スキームを導入し、それらの性能を著しく犠牲にすることなく、全員に良い解決策を見出す。 本稿では,制御可能なプロンプトチューニング(CPT)を提案する。 突発的相関ベンチマークでは, 変換器と非変換器の両アーキテクチャ, および非モーダルおよびマルチモーダルデータにまたがって, 最先端の結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T06:23:55Z)
• FIPO: Free-form Instruction-oriented Prompt Optimization with Preference Dataset and Modular Fine-tuning Schema [36.65009632307124]
  大規模言語モデル(LLM)のタスク性能向上のためのFIPO(Free-from Instruction-oriented Prompt Optimization)を提案する。 FIPOはモジュール型のAPOテンプレートを使用して、単純で最適化されたプロンプトを生成するために、ナイーブなタスク命令、オプションの命令応答、オプションの接地真理を動的に統合する。 5つの公開ベンチマークと6つのテストモデルでFIPOフレームワークを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T03:56:44Z)
• PhaseEvo: Towards Unified In-Context Prompt Optimization for Large Language Models [9.362082187605356]
  本稿では、LLMの生成能力と進化アルゴリズムのグローバル検索能力を組み合わせた効率的な自動プロンプト最適化フレームワークであるPhaseEvoについて述べる。 PhaseEvoは、優れた効率を維持しながら、最先端のベースライン手法を大きなマージンで大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T17:47:10Z)
• Large Language Models as Optimizers [106.52386531624532]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) をプロンプトとして活用するためのシンプルで効果的な手法である Prompting (OPRO) を提案する。 各最適化ステップにおいて、LLMは、前述した値を含むプロンプトから新しい解を生成する。 OPROにより最適化された最良のプロンプトは、GSM8Kで最大8%、Big-Bench Hardタスクで最大50%向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T00:07:15Z)

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。