論文の概要: Confidence Matters: Revisiting Intrinsic Self-Correction Capabilities of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12563v3
• Date: Mon, 13 May 2024 11:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 00:13:55.181716
• Title: Confidence Matters: Revisiting Intrinsic Self-Correction Capabilities of Large Language Models
• Title（参考訳）: 信頼の問題:大規模言語モデルの内在的自己補正能力を再考する
• Authors: Loka Li, Zhenhao Chen, Guangyi Chen, Yixuan Zhang, Yusheng Su, Eric Xing, Kun Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自己訂正能力への関心が高まっている。 本稿では,LLMの内在的自己補正に関する包括的研究について述べる。 We developed a "If-or-Else" prompting framework, designed to guide LLMs in evaluation of their "confidence"。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.42725642076256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The recent success of Large Language Models (LLMs) has catalyzed an increasing interest in their self-correction capabilities. This paper presents a comprehensive investigation into the intrinsic self-correction of LLMs, attempting to address the ongoing debate about its feasibility. Our research has identified an important latent factor - the "confidence" of LLMs - during the self-correction process. Overlooking this factor may cause the models to over-criticize themselves, resulting in unreliable conclusions regarding the efficacy of self-correction. We have experimentally observed that LLMs possess the capability to understand the "confidence" in their own responses. It motivates us to develop an "If-or-Else" (IoE) prompting framework, designed to guide LLMs in assessing their own "confidence", facilitating intrinsic self-corrections. We conduct extensive experiments and demonstrate that our IoE-based Prompt can achieve a consistent improvement regarding the accuracy of self-corrected responses over the initial answers. Our study not only sheds light on the underlying factors affecting self-correction in LLMs, but also introduces a practical framework that utilizes the IoE prompting principle to efficiently improve self-correction capabilities with "confidence". The code is available at https://github.com/MBZUAI-CLeaR/IoE-Prompting.git.
• Abstract（参考訳）: 最近のLLM(Large Language Models)の成功は、その自己補正能力への関心の高まりをきっかけにしている。 本稿では,LLMの内在的自己補正に関する包括的調査を行い,その実現可能性に関する議論に対処する。 我々の研究は、自己補正過程において重要な潜伏要因であるLSMの「信頼」を特定した。 この因子を見渡すと、モデルは自分自身を過度に批判し、自己補正の有効性に関する信頼できない結論をもたらす可能性がある。 我々は,LSMが自身の反応において「自信」を理解する能力を持っていることを実験的に観察した。 IoE(If-or-Else)プロンプトフレームワークの開発をモチベーションとしています。 我々は、IoEベースのPromptが、初期回答に対する自己補正応答の正確性に関して一貫した改善を達成できることを実証し、広範な実験を行った。 本研究は, LLMの自己補正に影響を及ぼす要因を明らかにするだけでなく, IoEプロンプト原理を利用した「自信」による自己補正能力を効率的に向上する実践的枠組みも導入する。 コードはhttps://github.com/MBZUAI-CLeaR/IoE-Prompting.gitで公開されている。

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