論文の概要: Speak Like a Native: Prompting Large Language Models in a Native Style

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13538v2
• Date: Wed, 10 Jan 2024 14:16:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 16:53:47.499485
• Title: Speak Like a Native: Prompting Large Language Models in a Native Style
• Title（参考訳）: Speak Like a Native: 大規模言語モデルをネイティブスタイルで提案する
• Authors: Zhicheng Yang, Yiwei Wang, Yinya Huang, Jing Xiong, Xiaodan Liang, Jing Tang
• Abstract要約: In-context Learning (ICL) with large language model (LLMs) は、多くの自然言語処理タスクにおいて近代的なツールとなっている。 本稿では, LLMの推論能力を向上させるために, textbfAlignedCoT という新しい効果的手法を提案する。 数学的質問答え、常識的推論、テキスト理解に関するいくつかのベンチマークにおいて、広範囲かつ包括的な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.84738665918496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In-context learning (ICL) with large language models (LLMs) has become the modern tools of choice for many natural language processing tasks. However, how the text style of in-context examples influences the performance of LLMs still remains under-explored. This paper presents a novel and effective approach, named \textbf{AlignedCoT}, to improve the reasoning capability of LLMs by aligning the in-context examples with the native style of LLMs.''Native'' refers to the inherent characteristic of LLMs which can be probed by zero-shot scenarios.AlignedCoT is widely applicable to ICL methods, making it easy to combine with state-of-the-art techniques to further improve the LLMs' performance. We conduct extensive and comprehensive experiments on several benchmarks on mathematical question-answering, common-sense reasoning, and text understanding. The empirical results demonstrate that our AlignedCoT significantly improves performance over the carefully handcrafted demonstrations. Specifically, with AlignedCoT, we observe an average +3.2\% improvement for \texttt{gpt-3.5-turbo} compared to the carefully handcrafted CoT on multi-step reasoning benchmarks.Furthermore, we use AlignedCoT to rewrite the CoT text style in the training set, which improves the performance of Retrieval Augmented Generation by 3.6\%.The source code and dataset is available at https://github.com/yangzhch6/AlignedCoT
• Abstract（参考訳）: In-context Learning (ICL) with large language model (LLMs) は、多くの自然言語処理タスクにおいて近代的なツールとなっている。 しかし,テキスト形式がLLMの性能にどのように影響するかはいまだ解明されていない。 本稿では, LLMのネイティブスタイルとコンテキスト内例を整合させることにより, LLMの推論能力を向上させるために, 新規で効果的なアプローチである \textbf{AlignedCoT} を提案する。 ゼロショットシナリオで探索できるLCMの固有の特性を「Native」と呼ぶが、AlignedCoTはICL法に広く適用されており、最先端技術と組み合わせてLLMの性能をより向上させることができる。 数学的質問答え、常識推論、テキスト理解に関するいくつかのベンチマークにおいて、広範囲かつ包括的な実験を行う。 実験の結果,アライメントコットは手作りのデモよりも性能が著しく向上した。 具体的には、AlignedCoTでは、マルチステップ推論ベンチマークで慎重に手作りされたCoTと比較して平均+3.2\%の改善が見られ、さらに、AlignedCoTを使用してトレーニングセットのCoTテキストスタイルを書き換えることで、Retrieval Augmented Generationのパフォーマンスが3.6\%向上する。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/yangzhch6/alignedcotで入手できる。

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