論文の概要: Customizing Language Model Responses with Contrastive In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17390v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 05:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 01:26:28.358609
• Title: Customizing Language Model Responses with Contrastive In-Context Learning
• Title（参考訳）: コントラスト型インコンテキスト学習による言語モデル応答のカスタマイズ
• Authors: Xiang Gao, Kamalika Das,
• Abstract要約: 我々は、コントラスト的な例を使って、私たちの意図をよりよく記述するアプローチを提案する。 これには、本当の意図を示す肯定的な例と、LLMが避けたい特性を示す否定的な例が含まれます。 答を生成する前に、モデルにサンプルを分析して、避けるべきことを教える。 この推論ステップは、モデルにユーザのニーズを適切に表現し、より良い回答を生成するためのガイドを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.342346948935483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are becoming increasingly important for machine learning applications. However, it can be challenging to align LLMs with our intent, particularly when we want to generate content that is preferable over others or when we want the LLM to respond in a certain style or tone that is hard to describe. To address this challenge, we propose an approach that uses contrastive examples to better describe our intent. This involves providing positive examples that illustrate the true intent, along with negative examples that show what characteristics we want LLMs to avoid. The negative examples can be retrieved from labeled data, written by a human, or generated by the LLM itself. Before generating an answer, we ask the model to analyze the examples to teach itself what to avoid. This reasoning step provides the model with the appropriate articulation of the user's need and guides it towards generting a better answer. We tested our approach on both synthesized and real-world datasets, including StackExchange and Reddit, and found that it significantly improves performance compared to standard few-shot prompting
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、機械学習アプリケーションにとってますます重要になりつつある。 しかし、LSMを私たちの意図に合わせることは困難であり、特に、他人に好まれるコンテンツを生成したい場合や、LCMが説明が難しい特定のスタイルやトーンで応答したい場合などです。 この課題に対処するために、コントラスト的な例を使って、私たちの意図をよりよく記述するアプローチを提案する。 これには、本当の意図を示す肯定的な例と、LLMが避けたい特性を示す否定的な例が含まれます。 ネガティブな例はラベル付きデータから、人間によって書かれたり、LLM自体によって生成されたりすることができる。 答を生成する前に、モデルにサンプルを分析して、避けるべきことを教える。 この推論ステップは、モデルにユーザのニーズを適切に表現し、より良い回答を生成するためのガイドを提供します。 StackExchangeやRedditなど,合成されたデータセットと実世界のデータセットの両方で,私たちのアプローチを試したところ,標準的な数発のプロンプトに比べてパフォーマンスが大幅に向上していることが分かりました。

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