論文の概要: Grammar Prompting for Domain-Specific Language Generation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19234v3
• Date: Fri, 3 Nov 2023 16:25:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 17:55:52.178478
• Title: Grammar Prompting for Domain-Specific Language Generation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたドメイン固有言語生成のための文法プロンプト
• Authors: Bailin Wang, Zi Wang, Xuezhi Wang, Yuan Cao, Rif A. Saurous and Yoon Kim
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内サンプルのごく一部から、幅広い自然言語タスクを実行することを学べる。 本稿では,LLMが外部知識やドメイン固有の制約を利用できるための簡単な手法であるEmphgrammar promptingを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.831045850285776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can learn to perform a wide range of natural language tasks from just a handful of in-context examples. However, for generating strings from highly structured languages (e.g., semantic parsing to complex domain-specific languages), it is challenging for the LLM to generalize from just a few exemplars. We propose \emph{grammar prompting}, a simple approach to enable LLMs to use external knowledge and domain-specific constraints, expressed through a grammar in Backus--Naur Form (BNF), during in-context learning. Grammar prompting augments each demonstration example with a specialized grammar that is minimally sufficient for generating the particular output example, where the specialized grammar is a subset of the full DSL grammar. For inference, the LLM first predicts a BNF grammar given a test input, and then generates the output according to the rules of the grammar. Experiments demonstrate that grammar prompting can enable LLMs to perform competitively on a diverse set of DSL generation tasks, including semantic parsing (SMCalFlow, Overnight, GeoQuery), PDDL planning, and SMILES-based molecule generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、少数のインコンテキストの例から、幅広い自然言語タスクを実行することを学ぶことができる。 しかし、高度に構造化された言語(例えば、複雑なドメイン固有言語への意味解析)から文字列を生成するためには、LLMがいくつかの例から一般化することは困難である。 本稿では,LLM が外部知識や領域固有の制約を,文脈内学習中に Backus--Naur Form (BNF) の文法で表現できる簡単なアプローチである 'emph{grammar prompting' を提案する。 文法のプロンプトは、それぞれの実演例を、特定の出力例を生成するのに最小限の特殊な文法で拡張します。 推論のために、LLMはまずテスト入力が与えられたBNF文法を予測し、次に文法の規則に従って出力を生成する。 実験では、文法のプロンプトにより、セマンティックパーシング(SMCalFlow、Overnight、GeoQuery)、PDDL計画、SMILESベースの分子生成など、様々なDSL生成タスクでLLMが競争力を発揮することを示した。

関連論文リスト

• Large Language Models are Good Multi-lingual Learners : When LLMs Meet Cross-lingual Prompts [5.520335305387487]
  本稿では,MLプロンプトという新しいプロンプト戦略を提案する。 MLPromptは、LLMが他の言語に追従するのに苦労するエラーを起こしやすいルールを翻訳する。 本稿では,MLPromptを構造化データ生成の自動チェック機構に統合するフレームワークと,テキストからMIPインスタンスへの特定のケーススタディを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T10:33:27Z)
• Using Grammar Masking to Ensure Syntactic Validity in LLM-based Modeling Tasks [0.996023506058745]
  文法マスキング(Grammar masking)は、与えられた文脈自由文法に対して構文的に正しいモデルを生成するための大きな言語モデルを導くために用いられる。 文法マスキングは,複数の言語モデルのモデリング能力を劇的に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T17:19:59Z)
• Understanding and Mitigating Language Confusion in LLMs [76.96033035093204]
  我々は,既存の英語および多言語プロンプトを用いた15の型的多様言語の評価を行った。 Llama Instruct と Mistral のモデルでは,言語的混乱の度合いが高いことがわかった。 言語混乱は,数発のプロンプト,多言語SFT,選好調整によって部分的に緩和できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T17:03:51Z)
• Grammar-Aligned Decoding [30.972850034752884]
  LLM(Large Language Models)は、プログラムコード、数学的公式、整形されたマークアップなどの高度に構造化された出力を確実に生成するのに苦労する。 制約付き復号法は、LLMが出力できるトークンを各ステップで厳格に制限し、出力が与えられた制約と一致することを保証することによってこの問題を軽減する。 本稿では,GCD技術がLLMの分布を歪め,文法的だがLLMに比例しない確率で現れる出力を導出することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:39:15Z)
• Native Language Identification with Large Language Models [60.80452362519818]
  我々はGPTモデルがNLI分類に熟練していることを示し、GPT-4は0ショット設定でベンチマーク11テストセットで91.7%の新たなパフォーマンス記録を樹立した。 また、従来の完全教師付き設定とは異なり、LLMは既知のクラスに制限されずにNLIを実行できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T00:52:15Z)
• Coupling Large Language Models with Logic Programming for Robust and General Reasoning from Text [5.532477732693001]
  大規模言語モデルは, 意味論的に非常に効果的な数ショットとして機能することを示す。 自然言語文を論理形式に変換し、応答集合プログラムの入力として機能する。 本手法は,bAbI, StepGame, CLUTRR, gSCAN など,いくつかのベンチマークにおいて最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-15T03:29:59Z)
• Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [75.33019401706188]
  大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。 我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。 我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T08:27:47Z)
• Soft Language Clustering for Multilingual Model Pre-training [57.18058739931463]
  本稿では,インスタンスを条件付きで符号化するためのフレキシブルガイダンスとして,コンテキスト的にプロンプトを検索するXLM-Pを提案する。 我々のXLM-Pは、(1)言語間における言語不変および言語固有知識の軽量なモデリングを可能にし、(2)他の多言語事前学習手法との容易な統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T08:08:08Z)
• Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning [27.59524153097858]
  文法制約付き復号法(GCD)は、大言語モデル(LM)の生成を制御するために用いられる。 GCDは一般に構造化NLPタスクの統一フレームワークとして機能する。 文法制約付きLMは、制約なしLMよりも大幅に優れるか、タスク固有の微調整モデルよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T11:54:37Z)
• Prompting Language Models for Linguistic Structure [73.11488464916668]
  本稿では,言語構造予測タスクに対する構造化プロンプト手法を提案する。 提案手法は, 音声タグ付け, 名前付きエンティティ認識, 文チャンキングについて評価する。 PLMはタスクラベルの事前知識を事前学習コーパスに漏えいすることで有意な事前知識を含むが、構造化プロンプトは任意のラベルで言語構造を復元することも可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T01:13:39Z)

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。