論文の概要: ChainForge: A Visual Toolkit for Prompt Engineering and LLM Hypothesis Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09128v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 01:42:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 17:09:44.743675
• Title: ChainForge: A Visual Toolkit for Prompt Engineering and LLM Hypothesis Testing
• Title（参考訳）: ChainForge: プロンプトエンジニアリングとLLM仮説テストのためのビジュアルツールキット
• Authors: Ian Arawjo, Chelse Swoopes, Priyan Vaithilingam, Martin Wattenberg, Elena Glassman
• Abstract要約: ChainForgeは、大規模な言語モデルの迅速なエンジニアリングとオンデマンド仮説テストのためのオープンソースのビジュアルツールキットである。 モデル選択、プロンプトテンプレート設計、仮説テストをサポートする。 我々は,3つの素早いエンジニアリングと仮説テストのモードを同定する:機会探索,限られた評価,反復的改善である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.090890008867909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating outputs of large language models (LLMs) is challenging, requiring making -- and making sense of -- many responses. Yet tools that go beyond basic prompting tend to require knowledge of programming APIs, focus on narrow domains, or are closed-source. We present ChainForge, an open-source visual toolkit for prompt engineering and on-demand hypothesis testing of text generation LLMs. ChainForge provides a graphical interface for comparison of responses across models and prompt variations. Our system was designed to support three tasks: model selection, prompt template design, and hypothesis testing (e.g., auditing). We released ChainForge early in its development and iterated on its design with academics and online users. Through in-lab and interview studies, we find that a range of people could use ChainForge to investigate hypotheses that matter to them, including in real-world settings. We identify three modes of prompt engineering and LLM hypothesis testing: opportunistic exploration, limited evaluation, and iterative refinement.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)のアウトプットの評価は困難であり、多くの応答を -- 理解し -- する必要がある。 しかし、基本的なプロンプトを超えたツールは、プログラミングAPIの知識、狭いドメインにフォーカスしたり、クローズドソースになる傾向がある。 テキスト生成llmのプロンプトエンジニアリングとオンデマンド仮説テストのための,オープンソースのビジュアルツールキットであるchainforgeを提案する。 chainforgeは、モデル間の応答とプロンプトのバリエーションを比較するためのグラフィカルなインターフェースを提供する。 提案システムは,モデル選択,プロンプトテンプレート設計,仮説テスト(監査など)の3つのタスクをサポートするように設計された。 当社は開発の初期段階にchainforgeをリリースし、アカデミックやオンラインユーザによる設計を繰り返し行いました。 インラボやインタビュー研究を通じて、ChainForgeを使って、現実世界の設定を含む、自分たちにとって重要な仮説を調査できることがわかりました。 我々は,3種類の即時エンジニアリングとLLM仮説テスト(機会探索,限られた評価,反復的改善)を同定した。

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