論文の概要: Self-AMPLIFY: Improving Small Language Models with Self Post Hoc Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12038v2
• Date: Mon, 15 Apr 2024 14:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 22:56:09.956755
• Title: Self-AMPLIFY: Improving Small Language Models with Self Post Hoc Explanations
• Title（参考訳）: Self-AMPLIFY: セルフポストホック説明による小言語モデルの改善
• Authors: Milan Bhan, Jean-Noel Vittaut, Nicolas Chesneau, Marie-Jeanne Lesot,
• Abstract要約: 本研究では,Small Language Models (SLM) に適用したポストホックな説明法から,自動論理式を生成するセルフAMPLIFYを提案する。 Self-AMPLIFYは、サンプルをターゲットとし、合理性を生成し、In-Context Learning (ICL)を活用するための最後のプロンプトを構築する3段階のメソッドである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41998444721319206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Incorporating natural language rationales in the prompt and In-Context Learning (ICL) has led to a significant improvement of Large Language Models (LLMs) performance. However, rationales currently require human-annotation or the use of auxiliary proxy models to target promising samples or generate high-quality rationales. In this work, we propose Self-AMPLIFY to generate automatically rationales from post hoc explanation methods applied to Small Language Models (SLMs) to improve their own performance. Self-AMPLIFY is a 3-step method that targets samples, generates rationales and builds a final prompt to leverage ICL. Self-AMPLIFY performance is evaluated on two SLMs and two datasets requiring reasoning abilities: these experiments show that Self-AMPLIFY achieves good results against competitors. Self-AMPLIFY is the first method to apply post hoc explanation methods to SLM to generate rationales to improve their own performance in a fully automated manner.
• Abstract（参考訳）: インプロンプトとインコンテキスト学習(ICL)に自然言語の合理性を組み込むことで、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスが大幅に向上した。 しかし、現在、有望なサンプルをターゲットにしたり、高品質な有理数を生成するために、人間のアノテーションや補助的なプロキシモデルの使用が必要である。 そこで本研究では,Small Language Models (SLM) に適用したポストホックな説明手法から,自動論理式を生成するセルフAMPLIFYを提案する。 Self-AMPLIFYは、サンプルをターゲットとし、合理性を生成し、ICLを活用するための最後のプロンプトを構築する3段階のメソッドである。 自己AMPLIFYのパフォーマンスは、推論能力を必要とする2つのSLMと2つのデータセットで評価される。 Self-AMPLIFYは、SLMにポストホックな説明法を適用して、完全に自動化された方法で自身のパフォーマンスを改善するための合理性を生成する最初の方法である。

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