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。
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