論文の概要: PatternGPT :A Pattern-Driven Framework for Large Language Model Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00470v2
• Date: Wed, 12 Jul 2023 02:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 16:36:37.214994
• Title: PatternGPT :A Pattern-Driven Framework for Large Language Model Text Generation
• Title（参考訳）: PatternGPT : 大言語モデルテキスト生成のためのパターン駆動フレームワーク
• Authors: Le Xiao and Xin Shan
• Abstract要約: PatternGPTは、大規模言語モデルのためのパターン駆動のテキスト生成フレームワークである。 本稿では,大規模言語モデルのためのパターン駆動型テキスト生成フレームワークであるPatternGPTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7259824817932292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models(LLMS) have shown excellent text generation capabilities,capable of generating fluent responses for many downstream tasks. However,applying large language models to real-world critical tasks remains challenging due to their susceptibility to hallucinations and inability to directly use external knowledge. To address the above challenges,this paper proposes PatternGPT, a pattern-driven text generation framework for large language models. First,the framework utilizes the extraction capabilities of large language models to generate rich and diverse patterns and later draws on the idea of federated learning. Using multiple agents to achieve sharing to obtain more diverse patterns. Finally, it searches for high-quality patterns using judgment criteria and optimization algorithms and uses the searched patterns to guide the model for generation. This framework has the advantages of generating diversified patterns, protecting data privacy,combining external knowledge, and improving the quality of generation, which provides an effective method to optimize the text generation capability of large language models,and make it better applied to the field of intelligent dialogue and content generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMS)は、多くのダウンストリームタスクに対して流動的な応答を生成することができる優れたテキスト生成能力を示している。 しかしながら、幻覚への感受性や外部知識を直接使用できないため、実世界の重要なタスクに大規模な言語モデルを適用することは依然として困難である。 そこで本研究では,大規模言語モデルのためのパターン駆動型テキスト生成フレームワークであるPatternGPTを提案する。 まず、フレームワークは大規模言語モデルの抽出機能を利用して、リッチで多様なパターンを生成し、後に連合学習のアイデアを描き出す。 複数のエージェントを使って共有し、より多様なパターンを得る。 最後に、判定基準と最適化アルゴリズムを用いて高品質なパターンを探索し、探索されたパターンを用いてモデルの生成を誘導する。 このフレームワークは、多種多様なパターンの生成、データのプライバシ保護、外部知識の統合、生成品質の向上といった利点があり、大きな言語モデルのテキスト生成能力を最適化し、インテリジェントな対話やコンテンツ生成の分野によりよい適用を可能にする効果的な方法を提供する。

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