Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta Prompting for AGI Systems

論文の概要: Meta Prompting for AGI Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11482v3
Date: Tue, 30 Jan 2024 01:15:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-31 18:42:18.284516
Title: Meta Prompting for AGI Systems
Title（参考訳）: AGIシステムのためのメタプロンプティング
Authors: Yifan Zhang
Abstract要約: Meta Promptingは、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダル基盤モデル、問題解決とデータ解釈におけるAIシステムの利用を再構築する革新的な技術である。本稿では,メタプロンプティング(MP)の形式的定義を探求し,Few-Shot Promptingとは分離し,さまざまなAIアプリケーションにおけるその有効性を明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.980612601840882
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a comprehensive study of Meta Prompting, an innovative technique reshaping the utilization of large language models (LLMs), multi-modal foundation models, and AI systems in problem-solving and data interpretation. Grounded in type theory and category theory, Meta Prompting emphasizes the structure and syntax of information over traditional content-centric methods. The paper explores the formal definitions of Meta Prompting (MP), sets it apart from Few-Shot Prompting, and underlines its effectiveness in various AI applications. A key focus is applying Meta Prompting for complex reasoning (MP-CR) tasks, showing how it effectively deconstructs intricate problems into simpler sub-problems, enhancing token efficiency, and enabling more equitable problem-solving comparisons, especially against few-shot example methods. Additionally, the paper introduces Meta Prompting for prompting tasks, allowing LLMs to self-generate new prompts in a recursive, metaprogramming-like manner. This approach marks a significant leap in AI's autonomous and adaptive capabilities. The paper also introduces the integration of Meta Prompting into multi-modal foundation model settings, tackling the challenges and opportunities of incorporating varied data types such as images, audio, and video within the structured Meta Prompting framework. Empirical experiments, including solving the Game of 24 tasks, demonstrate the MP-CR Agent's enhanced reasoning capabilities, achieving high accuracy and efficiency, and showcasing Meta Prompting's transformative impact on AI problem-solving. (The code is available at https://github.com/meta-prompting/meta-prompting)
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(llms),マルチモーダル基礎モデル,およびaiシステムを用いた問題解決とデータ解釈の革新的手法であるメタプロンプトの包括的研究について述べる。型理論とカテゴリ理論に基礎を置き、メタプロンピングは従来のコンテンツ中心の手法よりも情報の構造と構文を強調している。本稿では,メタプロンプティング(MP)の形式的定義を探求し,Few-Shot Promptingとは分離し,さまざまなAIアプリケーションにおけるその有効性を明らかにする。重要な焦点は、複雑な推論(MP-CR)タスクにMeta Promptingを適用することであり、複雑な問題をより単純なサブプロブレムに効果的に分解し、トークン効率を向上し、より公平な問題解決比較を可能にする。さらに,LLMが再帰的,メタプログラミング的な方法で新たなプロンプトを自己生成できるメタプロンプトを提案する。このアプローチは、AIの自律性と適応性において大きな飛躍となる。本稿では,Meta Promptingのマルチモーダル基盤モデル設定への統合についても紹介し,構造化Meta Promptingフレームワークに画像,オーディオ,ビデオなどのさまざまなデータ型を組み込む上での課題と機会について述べる。 24のゲーム」の問題解決を含む実証実験では、MP-CRエージェントの推論能力の強化、高い精度と効率の達成、メタプロンプティングのAI問題解決への変革的影響を示す。 (コードはhttps://github.com/meta-prompting/meta-promptingで利用可能)。

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