Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evolutionary Multi-Objective Optimization of Large Language Model Prompts for Balancing Sentiments

論文の概要: Evolutionary Multi-Objective Optimization of Large Language Model Prompts for Balancing Sentiments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09862v1
Date: Thu, 18 Jan 2024 10:21:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-19 17:10:40.206445
Title: Evolutionary Multi-Objective Optimization of Large Language Model Prompts for Balancing Sentiments
Title（参考訳）: バランス感覚のための大規模言語モデルの進化的多目的最適化
Authors: Jill Baumann and Oliver Kramer
Abstract要約: EMO-Promptsと呼ばれる迅速な最適化に適した進化的多目的(EMO)アプローチを提案する。 EMO-Prompts は,2つの矛盾する感情を同時に表わしたテキストを生成するために LLM を誘導できるプロンプトを効果的に生成することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The advent of large language models (LLMs) such as ChatGPT has attracted considerable attention in various domains due to their remarkable performance and versatility. As the use of these models continues to grow, the importance of effective prompt engineering has come to the fore. Prompt optimization emerges as a crucial challenge, as it has a direct impact on model performance and the extraction of relevant information. Recently, evolutionary algorithms (EAs) have shown promise in addressing this issue, paving the way for novel optimization strategies. In this work, we propose a evolutionary multi-objective (EMO) approach specifically tailored for prompt optimization called EMO-Prompts, using sentiment analysis as a case study. We use sentiment analysis capabilities as our experimental targets. Our results demonstrate that EMO-Prompts effectively generates prompts capable of guiding the LLM to produce texts embodying two conflicting emotions simultaneously.
Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の出現は、その顕著な性能と汎用性から、様々な領域で大きな注目を集めている。これらのモデルの使用が拡大し続けており、効果的なプロンプトエンジニアリングの重要性が注目されている。モデルのパフォーマンスや関連する情報の抽出に直接影響するため、迅速な最適化は重要な課題として現れます。近年、進化的アルゴリズム(EA)はこの問題に対処し、新しい最適化戦略の道を開くことを約束している。本研究では、感情分析を事例として、EMO-Promptsと呼ばれる迅速な最適化に適した進化的多目的(EMO)アプローチを提案する。感情分析機能を実験ターゲットとして使用しています。 EMO-Prompts は,2つの矛盾する感情を同時に具現化したテキストを生成するために LLM を誘導できるプロンプトを効果的に生成することを示した。

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