論文の概要: More Samples or More Prompt Inputs? Exploring Effective In-Context Sampling for LLM Few-Shot Prompt Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09782v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:57:57.794779
• Title: More Samples or More Prompt Inputs? Exploring Effective In-Context Sampling for LLM Few-Shot Prompt Engineering
• Title（参考訳）: より多くのサンプルか、もっとプロンプト入力か? LLMFew-Shot Prompt Engineeringのための効果的なインコンテキストサンプリングの探索
• Authors: Bingsheng Yao, Guiming Chen, Ruishi Zou, Yuxuan Lu, Jiachen Li, Shao Zhang, Sijia Liu, James Hendler, Dakuo Wang
• Abstract要約: In-Context Smpling (ICS) を提案し、複数のICLプロンプト入力の構成を最適化することにより、最も確実な予測結果を生成する。 アブレーション研究は、多様性に基づくICS戦略がLCMの性能をさらに向上させる可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.767637344329835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While most existing works on LLM prompt-engineering focus only on how to select a better set of data samples inside one single prompt input (In-Context Learning or ICL), why can't we design and leverage multiple prompt inputs together to further improve the LLM performance? In this work, we propose In-Context Sampling (ICS), a low-resource LLM prompt-engineering technique to produce the most confident prediction results by optimizing the construction of multiple ICL prompt inputs. Extensive experiments with two SOTA LLMs (FlanT5-XL and Mistral-7B) on three NLI datasets (e-SNLI, Multi-NLI, and ANLI) illustrate that ICS can consistently enhance LLM's prediction performance and confidence. An ablation study suggests that a diversity-based ICS strategy may further improve LLM's performance, which sheds light on a new yet promising future research direction.
• Abstract（参考訳）: LLMのプロンプトエンジニアリングは、単一のプロンプトインプット(In-Context Learning や ICL)の中で、より優れたデータサンプルを選択する方法のみに焦点を当てていますが、複数のプロンプトインプットを一緒に設計し、活用してLLMのパフォーマンスをさらに向上させることはできないでしょうか? In-Context Smpling (ICS) は低リソースのLCMプロンプトエンジニアリング技術であり、複数のICLプロンプト入力を最適化することにより最も確実な予測結果を生成する。 2つのSOTA LLM(FlanT5-XLとMistral-7B)による3つのNLIデータセット(e-SNLI、Multi-NLI、ANLI)による大規模な実験により、ICSはLLMの予測性能と信頼性を一貫して向上できることが示された。 アブレーション研究では、多様性に基づくICS戦略により、LCMのパフォーマンスがさらに向上し、将来有望な新たな研究方向性に光を当てることが示唆されている。

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