Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models are Null-Shot Learners

論文の概要: Large Language Models are Null-Shot Learners

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08273v3
Date: Sat, 16 Nov 2024 04:23:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-19 14:31:28.747571
Title: Large Language Models are Null-Shot Learners
Title（参考訳）: 大規模言語モデルはヌールショット学習者である
Authors: Pittawat Taveekitworachai, Febri Abdullah, Ruck Thawonmas,
Abstract要約: Null-shot promptingは大規模言語モデル(LLM)における幻覚を悪用する通常のゼロショットプロンプトと比較して,幻覚を利用してタスクの実行性能を向上させることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.424005404275135
License:
Abstract: This paper presents null-shot prompting. Null-shot prompting exploits hallucination in large language models (LLMs) by instructing LLMs to utilize information from the "Examples" section that never exists within the provided context to perform a task. While reducing hallucination is crucial and non-negligible for daily and critical uses of LLMs, we propose that in the current landscape in which these LLMs still hallucinate, it is possible, in fact, to exploit hallucination to increase performance in performing tasks compared to standard zero-shot prompting. Experiments with eight LLMs show improvements in performance across the majority of eight datasets, including reading comprehension, arithmetic reasoning, and closed-book question answering. The observed inconsistency in increased relative performance across the LLMs also potentially indicates a different degree of inherent hallucination in each model. These differences show that it is possible to utilize null-shot prompting as a way to detect degrees of hallucination in LLMs using existing benchmarking datasets. We also perform ablation studies, including experimenting with a modified version of null-shot prompting that incorporates ideas from zero-shot chain-of-thought prompting, which shows different trends of results.
Abstract（参考訳）: 本稿ではヌルショットプロンプトを提案する。 Null-shot promptingは、LLMに与えられたコンテキスト内に存在しない"Examples"セクションの情報を使ってタスクを実行するように指示することで、大きな言語モデル(LLM)の幻覚を悪用する。 LLMの日常的かつ批判的な利用には幻覚の低減が不可欠であり、かつ無視できないが、これらのLLMがまだ幻覚化している現状では、実のところ、幻覚を利用して、標準のゼロショットプロンプトに比べてタスクの実行性能を向上させることが可能である。 8つのLCMを用いた実験では、読解理解、算術的推論、クローズドブックの質問応答を含む8つのデータセットの大部分が性能改善されている。 LLM間の相対的性能の増大が観察された矛盾は、各モデルに固有の幻覚の程度が異なることを示唆している可能性がある。これらの違いは、既存のベンチマークデータセットを使用してLLMにおける幻覚の度合いを検出する手段として、null-shot promptingを利用することができることを示している。また、ゼロショット・チェーン・オブ・シント・プロンプトのアイデアを取り入れたヌルショット・プロンプトの修正版の実験を含むアブレーション研究を行い、その結果の傾向を示す。

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