論文の概要: Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Themselves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04205v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 23:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 20:07:00.297777
• Title: Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Themselves
• Title（参考訳）: Rephrase and Respond: 大規模言語モデルでテーマに対する質問を改善する
• Authors: Yihe Deng, Weitong Zhang, Zixiang Chen, Quanquan Gu,
• Abstract要約: 本稿では,Rephrase and Respond'(RaR)という手法を提案する。 RaRは、パフォーマンスを改善するためのシンプルだが効果的なプロンプト方法として機能する。 また,RaRは理論的にも経験的にも,一般的なChain-of-Thought(CoT)法と相補的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.974103113675795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Misunderstandings arise not only in interpersonal communication but also between humans and Large Language Models (LLMs). Such discrepancies can make LLMs interpret seemingly unambiguous questions in unexpected ways, yielding incorrect responses. While it is widely acknowledged that the quality of a prompt, such as a question, significantly impacts the quality of the response provided by LLMs, a systematic method for crafting questions that LLMs can better comprehend is still underdeveloped. In this paper, we present a method named `Rephrase and Respond' (RaR), which allows LLMs to rephrase and expand questions posed by humans and provide responses in a single prompt. This approach serves as a simple yet effective prompting method for improving performance. We also introduce a two-step variant of RaR, where a rephrasing LLM first rephrases the question and then passes the original and rephrased questions together to a different responding LLM. This facilitates the effective utilization of rephrased questions generated by one LLM with another. Our experiments demonstrate that our methods significantly improve the performance of different models across a wide range to tasks. We further provide a comprehensive comparison between RaR and the popular Chain-of-Thought (CoT) methods, both theoretically and empirically. We show that RaR is complementary to CoT and can be combined with CoT to achieve even better performance. Our work not only contributes to enhancing LLM performance efficiently and effectively but also sheds light on a fair evaluation of LLM capabilities. Data and codes are available at https://github.com/uclaml/Rephrase-and-Respond.
• Abstract（参考訳）: 誤解は、対人コミュニケーションだけでなく、人間とLarge Language Models(LLM)の間にも生じる。 このような不一致は、LCMが予期せぬ方法で不明瞭な質問を解釈し、誤った反応をもたらす可能性がある。 質問などのプロンプトの質がLLMの応答の質に大きく影響していることは広く認識されているが、LLMがより理解しやすい質問を体系的に作成する方法はまだ未開発である。 本稿では,LLMが人間による質問をリフレーズ・拡張し,応答を1つのプロンプトで提供する手法であるRaR(Rephrase and Respond)を提案する。 このアプローチは、パフォーマンスを改善するためのシンプルだが効果的なプロンプト方法として機能する。 また、2段階のRaRを導入し、まずLLMが質問をリフレーズし、次に元の質問とリフレーズした質問をそれぞれ別の応答LLMに渡す。 これにより、ある LLM と別の LLM が生成したリフレッシュされた質問を効果的に活用することができる。 実験により,本手法はタスクの範囲にまたがって,様々なモデルの性能を著しく向上させることを示した。 さらに、RaRと一般的なChain-of-Thought(CoT)法を理論的にも経験的にも包括的に比較する。 我々は、RaRがCoTと相補的であり、CoTと組み合わせてより優れたパフォーマンスを実現することができることを示す。 我々の研究は,LLMの性能向上に効率よく貢献するだけでなく,LLM能力の公平な評価にも光を当てている。 データとコードはhttps://github.com/uclaml/Rephrase-and-Respond.comで公開されている。

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