論文の概要: Black-Box Prompt Optimization: Aligning Large Language Models without Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04155v3
• Date: Fri, 21 Jun 2024 06:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:17:56.955971
• Title: Black-Box Prompt Optimization: Aligning Large Language Models without Model Training
• Title（参考訳）: Black-Box Prompt Optimization: モデルトレーニングなしで大規模言語モデルを調整する
• Authors: Jiale Cheng, Xiao Liu, Kehan Zheng, Pei Ke, Hongning Wang, Yuxiao Dong, Jie Tang, Minlie Huang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著な成功を収めている。 LLMは人間の意図とよく一致しないことが多いため、追加の治療が必要である。 この作業では、アライメントを実行するために、別の視点 -- Black-Box Prompt Optimization (BPO) -- を取ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.73262836039231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown impressive success in various applications. However, these models are often not well aligned with human intents, which calls for additional treatments on them; that is, the alignment problem. To make LLMs better follow user instructions, existing alignment methods primarily focus on further training them. However, the extra training of LLMs is usually expensive in terms of GPU computing; even worse, some LLMs are not accessible for user-demanded training, such as GPTs. In this work, we take a different perspective -- Black-Box Prompt Optimization (BPO) -- to perform alignments. The idea is to optimize user prompts to suit LLMs' input understanding, so as to best realize users' intents without updating LLMs' parameters. BPO leverages human preferences to optimize prompts, thus making it superior to LLM (e.g., ChatGPT) as a prompt engineer. Moreover, BPO is model-agnostic, and the empirical results demonstrate that the BPO-aligned ChatGPT yields a 22% increase in the win rate against its original version and 10% for GPT-4. Notably, the BPO-aligned LLMs can outperform the same models aligned by PPO and DPO, and it also brings additional performance gains when combining BPO with PPO or DPO. Code and datasets are released at https://github.com/thu-coai/BPO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著な成功を収めている。 しかしながら、これらのモデルは人間の意図とよく一致しないことが多く、それらに対する追加的な治療、すなわちアライメントの問題を要求する。 LLMがユーザー指示に従うのを良くするために、既存のアライメントメソッドは主にそれらをさらに訓練することに焦点を当てている。 さらに悪いことに、一部のLLMはGPTのようなユーザ要求のトレーニングにはアクセスできない。 この作業では、アライメントを実行するために、別の視点 -- Black-Box Prompt Optimization (BPO) -- を取ります。 ユーザプロンプトをLLMの入力理解に合わせるように最適化し、LLMのパラメータを更新せずにユーザの意図を最大限に実現する。 BPOは人間の好みを利用してプロンプトを最適化するので、プロンプトエンジニアとしてLLM(例えばChatGPT)よりも優れている。 さらに, BPOはモデル非依存であり, 実験結果から, BPOを配向したChatGPTは, 元のバージョンに対して22%, GPT-4では10%上昇することがわかった。 特に、BPO整列LLMは、PPOとDPOで整列された同じモデルよりも優れており、BPOとPPOまたはDPOを組み合わせる際に、さらなる性能向上をもたらす。 コードとデータセットはhttps://github.com/thu-coai/BPO.orgで公開されている。

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