論文の概要: On Meta-Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06562v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 17:46:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 14:43:44.996299
• Title: On Meta-Prompting
• Title（参考訳）: メタプロンプティングについて
• Authors: Adrian de Wynter, Xun Wang, Qilong Gu, Si-Qing Chen
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.949285430843695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Certain statistical models are capable of interpreting input strings as instructions, or prompts, and carry out tasks based on them. Many approaches to prompting and pre-training these models involve the automated generation of these prompts. We call these approaches meta-prompting, or prompting to obtain prompts. We propose a theoretical framework based on category theory to generalize and describe them. This framework is flexible enough to account for LLM stochasticity; and allows us to obtain formal results around task agnosticity and equivalence of various meta-prompting approaches. We experiment with meta-prompting in two active areas of model research: creativity and ideation. We find that user preference favors (p < 0.01) the prompts generated under meta-prompting, as well as their corresponding outputs, over a series of hardcoded baseline prompts that include the original task prompt. Using our framework, we argue that meta-prompting is more effective than basic prompting at generating desirable outputs.
• Abstract（参考訳）: ある統計モデルは入力文字列を命令やプロンプトとして解釈し、それに基づいてタスクを実行することができる。 これらのモデルのプロンプトと事前学習には、これらのプロンプトの自動生成が含まれる。 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。 分類理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。 このフレームワークはLLM確率性を考慮するのに十分な柔軟性があり、様々なメタプロンプト手法のタスク非依存性や等価性に関する公式な結果を得ることができる。 モデル研究の活発な領域である創造性と思考のメタプロンプトを実験する。 ユーザ好みのプロンプト(p < 0.01)は,タスクプロンプトを含む一連のハードコードされたベースラインプロンプトよりも,メタプロンプトで生成されたプロンプトとそれに対応するアウトプットを優先する。 我々はメタプロンプトが望ましい出力を生成する基本的なプロンプトよりも効果的であると主張している。

関連論文リスト

• Generative Prompt Internalization [48.91617280112579]
  本稿では,共同学習手法を用いる軽量な手法であるGenerative Prompt Internalization (GenPI)を提案する。 GenPIは、プロンプト入力でモデルの振る舞いを複製するだけでなく、プロンプトの内容も生成する。 エージェントベースのアプリケーションシナリオにおいて,このアプローチが複雑なプロンプトを効果的に内部化することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T17:32:20Z)
• Exploring Prompt Engineering Practices in the Enterprise [3.7882262667445734]
  プロンプト(英: prompt)は、モデルから特定の振る舞いや出力を引き出すように設計された自然言語命令である。 特定の要求のある複雑なタスクやタスクに対して、迅速な設計は簡単ではない。 我々は、プロンプト編集行動のセッションを分析し、ユーザが反復したプロンプトの一部と、それらが行った変更の種類を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T20:32:32Z)
• 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)
• Demystifying Prompts in Language Models via Perplexity Estimation [109.59105230163041]
  プロンプトのパフォーマンスは、モデルが含んでいる言語に精通している範囲と結合している。 プロンプトの難易度が低ければ低いほど、プロンプトがタスクを実行することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T02:21:47Z)
• 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)
• 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)
• Rationale-Augmented Ensembles in Language Models [53.45015291520658]
  我々は、数発のテキスト内学習のための合理化促進策を再考する。 我々は、出力空間における合理的サンプリングを、性能を確実に向上させるキーコンポーネントとして特定する。 有理拡張アンサンブルは既存のプロンプト手法よりも正確で解釈可能な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T06:20:57Z)
• 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)
• Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm [0.0]
  自然言語のレンズを通してプロンプトを考えることの有用性を強調しながら,プロンプトプログラミングの手法について論じる。 モデルに種を付けて、さまざまなタスクのための独自の自然言語プロンプトを生成するメタプロンプトのアイデアを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T05:27:55Z)

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。