論文の概要: Meta Prompting for AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11482v8
• Date: Thu, 24 Jul 2025 09:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:16:19.974118
• Title: Meta Prompting for AI Systems
• Title（参考訳）: AIシステムのためのメタプロンプティング
• Authors: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの推論能力を高めるフレームワークであるMeta Prompting(MP)を紹介する。 我々は、LLMが独自のプロンプトを生成し、洗練する自動化プロセスであるRecursive Meta Prompting (RMP) にMPを拡張した。 我々の主張は、Qwen-72Bベースモデルが1つの例に依存しないメタプロンプトによって誘導され、最先端の結果が得られることを示す広範な実験によって検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.304069891580658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Meta Prompting (MP), a framework that elevates the reasoning capabilities of large language models (LLMs) by focusing on the formal structure of a task rather than content-specific examples. We establish a theoretical foundation for this paradigm, formalizing MP as a functor that maps a category of tasks to a category of structured prompts, thereby guaranteeing that compositional problem-solving strategies can be systematically decomposed into modular prompt structures. We extend this concept to Recursive Meta Prompting (RMP), an automated process where an LLM can generate and refine its own prompts. We model this self-improvement loop formally as a monad, providing a principled framework for automated prompt engineering. Our claims are validated through extensive experiments demonstrating that a Qwen-72B base model, guided by a single, example-agnostic meta-prompt, achieves state-of-the-art results on MATH, GSM8K, and Game of 24. These results are achieved with substantial token efficiency gains over traditional few-shot methods. Project Page: https://github.com/meta-prompting/meta-prompting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるフレームワークであるMeta Prompting(MP)を紹介する。 このパラダイムの理論的基盤を確立し,タスクのカテゴリを構造化プロンプトのカテゴリにマッピングする関手としてMPを定式化し,構成的問題解決戦略をモジュール型プロンプト構造に体系的に分解できることを保証する。 我々はこの概念を、LLMが独自のプロンプトを生成して洗練する自動化プロセスであるRecursive Meta Prompting (RMP) に拡張する。 私たちはこの自己改善ループをモナドとして正式にモデル化し、自動プロンプトエンジニアリングのための原則化されたフレームワークを提供します。 我々の主張は、Qwen-72Bベースモデルが単一のメタプロンプトでガイドされ、MATH、GSM8K、Game of 24の最先端結果が得られることを示す広範な実験によって検証された。 これらの結果は、従来の数ショット法よりもかなり高いトークン効率で達成される。 Project Page: https://github.com/meta-prompting/meta-prompting.com

関連論文リスト

• MetaKP: On-Demand Keyphrase Generation [52.48698290354449]
  オンデマンドのキーフレーズ生成は,特定のハイレベルな目標や意図に従うキーフレーズを必要とする新しいパラダイムである。 そこで我々は,4つのデータセット,7500のドキュメント,3760の目標からなる大規模ベンチマークであるMetaKPを紹介した。 ソーシャルメディアからの流行事象検出に応用して,一般のNLP基盤として機能する可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T19:02:59Z)
• Prompt Learning via Meta-Regularization [18.518214936430816]
  本稿では,プロンプトメタ規則化(ProMetaR)を提案する。 ProMetaRは、正規化器とソフトプロンプトの両方をメタラーニングし、下流のタスクからタスク固有の知識と視覚言語モデルからタスクに依存しない一般的な知識を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T01:42:23Z)
• Meta-Task Prompting Elicits Embeddings from Large Language Models [54.757445048329735]
  本稿では,新しい教師なしテキスト埋め込み手法であるMeta-Task Prompting with Explicit One-Word Limitationを紹介する。 モデル微調整を必要とせずに,大規模言語モデルから高品質な文埋め込みを生成する。 提案法は,多種多様なシナリオにまたがって生成を組み込む汎用的で資源効率のよい手法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:35:52Z)
• Towards Generalist Prompting for Large Language Models by Mental Models [105.03747314550591]
  大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを示している。 最適な性能を達成するには、特別に設計されたプロンプト法が必要である。 本稿では,最適あるいは準最適性能を実現する設計原理に基づくジェネラリストプロンプトの概念を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T11:29:09Z)
• Meta-Prompting: Enhancing Language Models with Task-Agnostic Scaffolding [15.04954445749935]
  メタプロンプティング(メタプロンプティング)は,言語モデル(LM)の機能向上を目的とした効果的な足場技術である。 高レベルの命令を利用することで、メタプロンプトはLMをガイドし、複雑なタスクをより小さく、より管理しやすいサブタスクに分解する。 このプロセスの中心はLM自体であり、導体としての役割を持ち、シームレスなコミュニケーションと出力の効果的な統合を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T18:22:19Z)
• On Meta-Prompting [18.949285430843695]
  これらのアプローチをメタプロンプトと呼ぶか、あるいはプロンプトを得るよう促す。 本稿では,圏論に基づく理論的枠組みを提案し,それらを一般化し記述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T17:46:44Z)
• MetricPrompt: Prompting Model as a Relevance Metric for Few-shot Text Classification [65.51149771074944]
  MetricPromptは、数発のテキスト分類タスクをテキストペア関連性推定タスクに書き換えることで、言語設計の難易度を緩和する。 広範に使われている3つのテキスト分類データセットを4つのショット・セッティングで実験する。 結果から,MetricPromptは,手動弁証法や自動弁証法よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T06:51:35Z)
• Effective Structured Prompting by Meta-Learning and Representative Verbalizer [27.64413828719264]
  効果的な構造化プロンプトのためのメタプロンプターを提案する。 本稿では,特徴埋め込みから直接ラベル埋め込みを構築する新しいソフトな動詞変換器(RepVerb)を提案する。 実験の結果,MetaPrompterは最近の最先端技術よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T12:44:33Z)
• Error Analysis Prompting Enables Human-Like Translation Evaluation in Large Language Models [57.80514758695275]
  機械翻訳(MT)の品質を評価するために,大規模言語モデル(LLM)を用いることで,システムレベルでの最先端のパフォーマンスを実現する。 我々はtextbftexttError Analysis Prompting (EAPrompt) と呼ばれる新しいプロンプト手法を提案する。 本手法は,多次元品質指標 (MQM) とtextitproduces を用いて,システムレベルとセグメントレベルの両方で説明可能かつ信頼性の高いMT評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T05:05:03Z)
• Self-supervised Meta-Prompt Learning with Meta-Gradient Regularization for Few-shot Generalization [40.45470744120691]
  MEta-gradient regularization for few-shot generalization (SUPMER)による自己改善メタプロンプト学習フレームワーク 本稿では,Meta-gradient regularization for few-shot generalization (SUPMER)を用いた自己改善メタプロンプト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T05:04:21Z)
• Learning Label Modular Prompts for Text Classification in the Wild [56.66187728534808]
  そこで本研究では,非定常学習/テスト段階の異なるテキスト分類手法を提案する。 複雑なタスクをモジュラー成分に分解することで、そのような非定常環境下での堅牢な一般化が可能になる。 テキスト分類タスクのためのラベルモジュール型プロンプトチューニングフレームワークMODcularPROMPTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T16:26:38Z)
• TEMPERA: Test-Time Prompting via Reinforcement Learning [57.48657629588436]
  強化学習(TEMPERA)を用いたテスト時間プロンプト編集を提案する。 従来のプロンプト生成手法とは対照的に、TEMPERAは事前知識を効率的に活用することができる。 本手法は従来の微調整法と比較して試料効率の平均改善率を5.33倍に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T22:38:20Z)
• STPrompt: Semantic-guided and Task-driven prompts for Effective Few-shot Classification [5.6205035780719275]
  本稿ではSTPrompt-Semantic-GuidedおよびTask-driven Promptモデルを提案する。 提案モデルでは,テキスト分類タスクの5つの異なるデータセットにおいて,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-29T04:42:30Z)
• Guiding the PLMs with Semantic Anchors as Intermediate Supervision: Towards Interpretable Semantic Parsing [57.11806632758607]
  本稿では,既存の事前学習言語モデルを階層型デコーダネットワークに組み込むことを提案する。 第一原理構造をセマンティックアンカーとすることで、2つの新しい中間管理タスクを提案する。 いくつかのセマンティック解析ベンチマークで集中的な実験を行い、我々のアプローチがベースラインを一貫して上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T07:27:29Z)
• MetaPrompting: Learning to Learn Better Prompts [52.914694884515534]
  本稿では,メタプロンプトと呼ばれるソフトプロンプト手法を提案する。 大規模な実験は、MetaPromptingが4つの異なるデータセットに大きな改善をもたらすことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T09:01:05Z)
• Instance-wise Prompt Tuning for Pretrained Language Models [72.74916121511662]
  インスタンスワイドのPrompt Tuning(IPT)は、入力データインスタンスからプロンプトに知識を注入する最初のプロンプト学習パラダイムである。 IPTはタスクベースのプロンプト学習法を著しく上回り、調律パラメータのわずか0.5%から1.5%で従来の微調整に匹敵する性能を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T10:08:50Z)
• Set-based Meta-Interpolation for Few-Task Meta-Learning [79.4236527774689]
  そこで本研究では,メタトレーニングタスクの分散化を目的とした,ドメインに依存しないタスク拡張手法Meta-Interpolationを提案する。 様々な領域にまたがる8つのデータセットに対してメタ補間の有効性を実証的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T06:53:03Z)
• IDPG: An Instance-Dependent Prompt Generation Method [58.45110542003139]
  Prompt tuningは、モデルトレーニング段階で各入力インスタンスにタスク固有のプロンプトを追加する、新しい、効率的なNLP転送学習パラダイムである。 本稿では,各入力インスタンスのプロンプトを生成する条件付きプロンプト生成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T15:45:27Z)
• OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning [59.17869696803559]
  PLM上でのプロンプト学習を行うための統一的な使いやすさツールキットであるOpenPromptを提案する。 OpenPromptは、効率性、モジュール性、拡張性を備えた、リサーチフレンドリーなフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:31:14Z)
• CINS: Comprehensive Instruction for Few-shot Learning in Task-oriented Dialog Systems [56.302581679816775]
  本稿では,タスク固有の命令でPLMを利用する包括的インストラクション(CINS)を提案する。 命令のスキーマ(定義、制約、プロンプト)と、ToDの3つの重要な下流タスクに対するカスタマイズされた実現を設計する。 これらのToDタスクに対して,小さな検証データを用いた現実的な数ショット学習シナリオで実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T03:23:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。