論文の概要: Are Large Language Models Good Prompt Optimizers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02101v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 09:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:01:27.498137
• Title: Are Large Language Models Good Prompt Optimizers?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは迅速な最適化に役立つか?
• Authors: Ruotian Ma, Xiaolei Wang, Xin Zhou, Jian Li, Nan Du, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
• Abstract要約: 我々は,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするために研究を行っている。 以上の結果から, LLMは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦慮し, 自己の事前知識に偏っていることが明らかとなった。 我々は、より制御可能な方法でターゲットモデルの振舞いを直接最適化する新しい「自動振舞い最適化」パラダイムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.48910201816223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based Automatic Prompt Optimization, which typically utilizes LLMs as Prompt Optimizers to self-reflect and refine prompts, has shown promising performance in recent studies. Despite the success, the underlying mechanism of this approach remains unexplored, and the true effectiveness of LLMs as Prompt Optimizers requires further validation. In this work, we conducted a comprehensive study to uncover the actual mechanism of LLM-based Prompt Optimization. Our findings reveal that the LLM optimizers struggle to identify the true causes of errors during reflection, tending to be biased by their own prior knowledge rather than genuinely reflecting on the errors. Furthermore, even when the reflection is semantically valid, the LLM optimizers often fail to generate appropriate prompts for the target models with a single prompt refinement step, partly due to the unpredictable behaviors of the target models. Based on the observations, we introduce a new "Automatic Behavior Optimization" paradigm, which directly optimizes the target model's behavior in a more controllable manner. We hope our study can inspire new directions for automatic prompt optimization development.
• Abstract（参考訳）: LLMをベースとしたオートマチック・プロンプト・オプティマイザ(Automatic Prompt Optimization, LLM)は, 近年の研究で有望な性能を示した。 成功にもかかわらず、このアプローチの基盤となるメカニズムは未解明のままであり、Prompt OptimizersとしてのLLMの真の有効性にはさらなる検証が必要である。 本研究では,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするための総合的研究を行った。 この結果から, LLMオプティマイザは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦労していることが明らかとなった。 さらに、リフレクションが意味的に有効である場合でも、llmオプティマイザは、ターゲットモデルの予測不能な振る舞いのために、単一のプロンプトリファインメントステップで、ターゲットモデルに対して適切なプロンプトを生成することができないことが多い。 観察に基づいて,より制御しやすい方法で対象モデルの動作を直接最適化する新しい「自動行動最適化」パラダイムを導入する。 この研究が、自動最適化開発のための新しい方向性を刺激できることを願っています。

関連論文リスト

• Dynamic Rewarding with Prompt Optimization Enables Tuning-free Self-Alignment of Language Models [54.381650481255235]
  我々は,Prompt Optimization (O) を用いた動的リワードによる自己アライメントのための新しいチューニング不要アプローチを提案する。 提案手法は,LLMを反復的に自己改善し,最適アライメント命令を作成可能な検索ベース最適化フレームワークを活用する。 近年の8つのLCMのオープンおよびクローズドソースに関する実証評価により,DRPOはアライメント性能を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T16:15:38Z)
• MAPO: Boosting Large Language Model Performance with Model-Adaptive Prompt Optimization [73.7779735046424]
  異なるプロンプトを異なるLarge Language Models (LLM) に適応させることで,NLP の様々な下流タスクにまたがる機能の向上が期待できる。 次に、下流タスクにおける各LLMに対して、元のプロンプトを最適化するモデル適応プロンプト(MAPO)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T18:39:59Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Self-Exploring Language Models: Active Preference Elicitation for Online Alignment [88.56809269990625]
  本研究では, 分布域外領域を積極的に探索するために, 潜在的に高次応答に対して楽観的に偏りを呈する2段階的客観性を提案する。 実験の結果,Zephyr-7B-SFTとLlama-3-8B-Instructモデルで微調整した場合,SELM(Self-Exploring Language Models)は命令追従ベンチマークの性能を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:59:07Z)
• Revisiting OPRO: The Limitations of Small-Scale LLMs as Optimizers [15.809293135844756]
  比較的小規模な言語モデル(LLM)を用いた自動プロンプトのためのOPROを再検討する。 OPROは小規模なLLMにおいて限られた有効性を示し、推論能力は最適化能力を制限している。 我々は,モデル能力と計算コストの両方を考慮するために,将来的な自動プロンプトエンジニアリングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:33:50Z)
• Exploring the True Potential: Evaluating the Black-box Optimization Capability of Large Language Models [32.859634302766146]
  大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理タスクにおいて例外的な性能を示した。 本稿では,LLMの最適化の可能性について深い知見を提供する。 本研究は,LLMの最適化における限界と利点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T13:17:28Z)
• Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers: An Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers [108.72225067368592]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトの設計について検討する。 モデルパラメータ学習における2つの重要な要素を同定する。 特に、勾配に基づく最適化から理論的な枠組みや学習手法を借用し、改良された戦略を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T15:05:32Z)

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。