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
- Large Language Model-Based Evolutionary Optimizer: Reasoning with
elitism [1.1463861912335864]
大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論能力を示している。
本稿では,LLMが様々なシナリオにまたがるゼロショット最適化能力を有していることを主張する。
LLMを用いた数値最適化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T13:57:37Z) - LLaMoCo: Instruction Tuning of Large Language Models for Optimization
Code Generation [26.975412742800614]
我々はLLaMoCoを紹介した。LLaMoCoは、大規模言語モデルをコード・コード方式で最適化問題を解くために設計した最初の命令チューニングフレームワークである。
具体的には、よく記述された問題プロンプトと効果的な最適化コードを含む包括的命令セットを確立する。
LLaMoCoにより微調整された CodeGen (350M) モデルでは, GPT-4 Turbo よりも優れた最適化性能が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T08:21:59Z) - SEED: Customize Large Language Models with Sample-Efficient Adaptation
for Code Generation [39.19979759086193]
大規模言語モデル(LLM)は、特定のシナリオでコード生成タスクに苦労する。
コード生成のための誤り駆動学習を用いたサンプル効率適応のためのSEEDという新しい適応手法を提案する。
その結果,SEEDではPass@1で27.2%-325.0%の改善が見られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T16:09:02Z) - Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers:
An Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers [115.2038169433773]
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) - Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse
RL [62.824464372594576]
ゼロショットプロンプト最適化により,Large Language Models (LLM) の算術的推論能力を向上させることを目的とする。
このような最適化では、以前見過ごされたクエリ依存の目的を特定します。
本稿では、オフライン逆強化学習を利用して、実演データから洞察を引き出すPrompt-OIRLを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T01:12:52Z) - Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape
of diverse self-correction strategies [104.32199881187607]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクで顕著な性能を示した。
これらの欠陥を正すための有望なアプローチは自己補正であり、LLM自体が自身の出力で問題を修正するために誘導される。
本稿では,この新技術について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-06T18:38:52Z) - Unlocking the Potential of User Feedback: Leveraging Large Language
Model as User Simulator to Enhance Dialogue System [65.93577256431125]
本稿では,ユーザガイド応答最適化 (UGRO) という代替手法を提案し,タスク指向の対話モデルと組み合わせる。
このアプローチでは、アノテーションのないユーザシミュレータとしてLLMを使用して対話応答を評価し、より小型のエンドツーエンドTODモデルと組み合わせる。
提案手法は従来のSOTA(State-of-the-art)よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T13:04:56Z) - Guiding Large Language Models via Directional Stimulus Prompting [114.84930073977672]
我々は,特定の所望の出力に対して,ブラックボックス大言語モデル(LLM)を導くための新しいフレームワークであるDirectional Stimulus Promptingを紹介する。
LLMを直接調整するのではなく、小さな調整可能なポリシーモデルを用いて各入力インスタンスに対して補助的な指向性刺激プロンプトを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T17:44:15Z)
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。