論文の概要: The language of prompting: What linguistic properties make a prompt successful?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01967v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 15:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 13:45:29.096063
• Title: The language of prompting: What linguistic properties make a prompt successful?
• Title（参考訳）: プロンプトの言語: どんな言語特性が早急に成功するのか?
• Authors: Alina Leidinger, Robert van Rooij, Ekaterina Shutova
• Abstract要約: LLMは、多くのNLPタスクにおいて、印象的なゼロショットまたは少数ショットのパフォーマンスを達成するよう促すことができる。 しかし、プロンプトの言語的特性がタスクのパフォーマンスとどのように関連しているかについての体系的な理解はいまだに欠けている。 モーメント,テンション,アスペクト,モダリティなどの文法的性質と,同義語の使用による語彙・意味の変化について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.034603322224548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The latest generation of LLMs can be prompted to achieve impressive zero-shot or few-shot performance in many NLP tasks. However, since performance is highly sensitive to the choice of prompts, considerable effort has been devoted to crowd-sourcing prompts or designing methods for prompt optimisation. Yet, we still lack a systematic understanding of how linguistic properties of prompts correlate with task performance. In this work, we investigate how LLMs of different sizes, pre-trained and instruction-tuned, perform on prompts that are semantically equivalent, but vary in linguistic structure. We investigate both grammatical properties such as mood, tense, aspect and modality, as well as lexico-semantic variation through the use of synonyms. Our findings contradict the common assumption that LLMs achieve optimal performance on lower perplexity prompts that reflect language use in pretraining or instruction-tuning data. Prompts transfer poorly between datasets or models, and performance cannot generally be explained by perplexity, word frequency, ambiguity or prompt length. Based on our results, we put forward a proposal for a more robust and comprehensive evaluation standard for prompting research.
• Abstract（参考訳）: 最新のLLMは、多くのNLPタスクにおいて、印象的なゼロショットまたは少数ショットのパフォーマンスを達成するよう促すことができる。 しかし、性能はプロンプトの選択に非常に敏感であるため、迅速な最適化のためのクラウドソーシングプロンプトや設計手法に多大な努力が注がれている。 しかし、プロンプトの言語的特性がタスクのパフォーマンスとどのように相関するかについては、まだ体系的な理解が欠けている。 本研究では,異なる大きさのLLMが意味論的に等価だが言語構造によって異なるプロンプトでどのように機能するかを検討する。 モーメント,テンション,アスペクト,モダリティなどの文法的性質と,同義語の使用による語彙・意味の変化について検討する。 本研究は,LLMが低難易度における最適性能を達成するという一般的な仮定と矛盾し,事前学習や指導訓練における言語使用を反映する。 プロンプトはデータセットやモデル間ではあまり転送されず、パフォーマンスは一般にパープレキシティ、単語の頻度、あいまいさ、プロンプトの長さで説明できない。 本研究の結果をもとに,より堅牢で包括的な評価基準の提案を行った。

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