論文の概要: Self-Explanation Prompting Improves Dialogue Understanding in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12940v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 15:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 13:58:02.784015
• Title: Self-Explanation Prompting Improves Dialogue Understanding in Large Language Models
• Title（参考訳）: 自己説明促進は大規模言語モデルにおける対話理解を改善する
• Authors: Haoyu Gao, Ting-En Lin, Hangyu Li, Min Yang, Yuchuan Wu, Wentao Ma, Yongbin Li
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の理解能力を高めるための新たな「自己説明(Self-Explanation)」を提案する。 このタスクに依存しないアプローチでは、タスク実行前の各対話発話を分析し、様々な対話中心のタスクのパフォーマンスを向上させる必要がある。 6つのベンチマークデータセットによる実験結果から,本手法は他のゼロショットプロンプトよりも一貫して優れており,数ショットプロンプトの有効性を超えていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.24756457516834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue (TOD) systems facilitate users in executing various activities via multi-turn dialogues, but Large Language Models (LLMs) often struggle to comprehend these intricate contexts. In this study, we propose a novel "Self-Explanation" prompting strategy to enhance the comprehension abilities of LLMs in multi-turn dialogues. This task-agnostic approach requires the model to analyze each dialogue utterance before task execution, thereby improving performance across various dialogue-centric tasks. Experimental results from six benchmark datasets confirm that our method consistently outperforms other zero-shot prompts and matches or exceeds the efficacy of few-shot prompts, demonstrating its potential as a powerful tool in enhancing LLMs' comprehension in complex dialogue tasks.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(TOD)システムは、マルチターンダイアログを通じて様々なアクティビティをユーザが実行できるようにするが、Large Language Models(LLM)は複雑なコンテキストを理解するのにしばしば苦労する。 本研究では,多段対話におけるllmの理解能力を高めるための新しい「自己説明」戦略を提案する。 このタスクに依存しないアプローチでは、各対話発話をタスク実行前に分析する必要があるため、さまざまな対話中心タスクのパフォーマンスが向上する。 6つのベンチマークデータセットによる実験結果から,本手法は他のゼロショットプロンプトを一貫して上回り,数ショットプロンプトの有効性を上回り,複雑な対話タスクにおけるLLMの理解を高める強力なツールとしての可能性を示す。

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