論文の概要: Do prompt positions really matter?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14493v3
• Date: Wed, 15 Nov 2023 16:44:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 20:25:02.328486
• Title: Do prompt positions really matter?
• Title（参考訳）: プロンプトポジションは本当に重要か?
• Authors: Junyu Mao and Stuart E. Middleton and Mahesan Niranjan
• Abstract要約: 各種自然言語処理タスクの即時位置まで,最も包括的な分析を行う。 以上の結果から,モデル性能に対する実質的な影響を定量的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.96475911944551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt-based models have gathered a lot of attention from researchers due to their remarkable advancements in the fields of zero-shot and few-shot learning. Developing an effective prompt template plays a critical role. However, prior studies have mainly focused on prompt vocabulary selection or embedding initialization within a predefined template with the prompt position fixed. In this empirical study, we conduct the most comprehensive analysis to date of prompt position for diverse natural language process tasks. Our findings quantify the substantial impact prompt position has on model performance. We observe that the prompt position used in prior studies is often sub-optimal. These findings suggest prompt position optimisation as a valuable research direction to fill the gap in existing prompt engineering methodologies.
• Abstract（参考訳）: プロンプトベースのモデルは、ゼロショット学習と少数ショット学習の分野における顕著な進歩により、研究者から多くの注目を集めている。 効果的なプロンプトテンプレートの開発が重要な役割を果たす。 しかし、先行研究は主に、事前定義されたテンプレートに単語の選択や初期化を組み込むことに重点を置いている。 本研究では,多種多様な自然言語処理タスクの即時位置まで,最も包括的な分析を行う。 本研究は,モデル性能に及ぼすプロンプト位置の影響を定量化する。 先行研究で用いられる迅速な位置は、しばしば準最適である。 これらの知見は、既存のプロンプトエンジニアリング方法論のギャップを埋める貴重な研究方向として、迅速な位置最適化を示唆している。

関連論文リスト

• Eliminating Position Bias of Language Models: A Mechanistic Approach [119.34143323054143]
  位置バイアスは現代言語モデル (LM) の一般的な問題であることが証明されている。 我々の力学解析は、ほぼ全ての最先端のLMで使われている2つのコンポーネント(因果的注意と相対的位置エンコーディング)に位置バイアスが関係している。 位置バイアスを排除することによって、LM-as-a-judge、検索強化QA、分子生成、数学推論など、下流タスクのパフォーマンスと信頼性が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T09:06:57Z)
• Position-Aware Parameter Efficient Fine-Tuning Approach for Reducing Positional Bias in LLMs [18.832135309689736]
  大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、長い入力コンテキストを処理する能力を高めている。 近年の研究では、LCMの位置バイアスが示されており、有用な情報の位置に応じて様々な性能を示す。 本研究では,データ拡張手法と効率的なパラメータアダプタを組み合わせた位置認識型PAPEFTアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T19:04:17Z)
• Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online Job Recommendations [63.19448893196642]
  本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。 この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:29:41Z)
• On the Role of Attention in Prompt-tuning [90.97555030446563]
  本研究では,一層アテンションアーキテクチャのプロンプトチューニングについて検討し,文脈混合モデルについて検討する。 ソフトマックス・プロンプト・アテンションは, ソフトマックス・自己アテンションやリニア・プロンプト・アテンションよりも明らかに表現力が高いことを示す。 また、実際のデータセットに関する理論的洞察を検証し、モデルが文脈関連情報にどのように対応できるかを示す実験も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T06:23:38Z)
• Fairness-guided Few-shot Prompting for Large Language Models [93.05624064699965]
  インコンテキスト学習は、トレーニング例、例えば順、プロンプトフォーマットのバリエーションによって、高い不安定性に悩まされる可能性がある。 ラベルや属性に対する固定的なプロンプトの予測バイアスを評価するための指標を導入する。 そこで本研究では,テキスト内学習の性能向上のための最寄りのプロンプトを特定するための,欲求探索に基づく新しい探索手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T12:28:25Z)
• Interactive and Visual Prompt Engineering for Ad-hoc Task Adaptation with Large Language Models [116.25562358482962]
  最先端のニューラルネットワークモデルは、教師付きトレーニングを必要とせずに、アドホックな言語タスクを解決するために使用することができる。 PromptIDEを使えば、ユーザはプロンプトのバリエーションを試すことができ、プロンプトのパフォーマンスを視覚化し、反復的にプロンプトを最適化できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T17:17:53Z)
• 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)
• Making Pre-trained Language Models Good Long-tailed Learners [14.63635884051461]
  我々は、プロンプトチューニングが長い尾の分類にとって有望な選択であるという仮説を確認する。 その結果,プロンプトチューニングにより,事前学習した言語モデルが,少なくとも長い尾を持つ学習者には有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T13:03:55Z)
• Prompt-Learning for Fine-Grained Entity Typing [40.983849729537795]
  完全教師付き,少数ショット,ゼロショットシナリオにおける微粒化エンティティタイピングに対するプロンプトラーニングの適用について検討する。 本稿では,エンティティタイプの情報を自動的に要約するために,プロンプトラーニングにおける分布レベルの最適化を行う自己教師型戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T09:39:35Z)

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。