論文の概要: RankPrompt: Step-by-Step Comparisons Make Language Models Better Reasoners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12373v3
- Date: Fri, 22 Mar 2024 06:18:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 11:48:40.941300
- Title: RankPrompt: Step-by-Step Comparisons Make Language Models Better Reasoners
- Title(参考訳): RankPrompt: 言語モデルにおけるステップバイステップの比較
- Authors: Chi Hu, Yuan Ge, Xiangnan Ma, Hang Cao, Qiang Li, Yonghua Yang, Tong Xiao, Jingbo Zhu,
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクで素晴らしいパフォーマンスを実現しています。
しかし、ChatGPTのような最先端のLCMでさえ、推論プロセス中に論理的な誤りを犯しやすい。
新たなプロンプト手法である RankPrompt を導入し,LLM が追加リソースを必要とせずに応答を自己ランクできる手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 38.30539869264287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved impressive performance across various reasoning tasks. However, even state-of-the-art LLMs such as ChatGPT are prone to logical errors during their reasoning processes. Existing solutions, such as deploying task-specific verifiers or voting over multiple reasoning paths, either require extensive human annotations or fail in scenarios with inconsistent responses. To address these challenges, we introduce RankPrompt, a new prompting method that enables LLMs to self-rank their responses without additional resources. RankPrompt breaks down the ranking problem into a series of comparisons among diverse responses, leveraging the inherent capabilities of LLMs to generate chains of comparison as contextual exemplars. Our experiments across 11 arithmetic and commonsense reasoning tasks show that RankPrompt significantly enhances the reasoning performance of ChatGPT and GPT-4, with improvements of up to 13%. Moreover, RankPrompt excels in LLM-based automatic evaluations for open-ended tasks, aligning with human judgments 74% of the time in the AlpacaEval dataset. It also exhibits robustness to variations in response order and consistency. Collectively, our results validate RankPrompt as an effective method for eliciting high-quality feedback from language models.
- Abstract(参考訳): 大きな言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクで素晴らしいパフォーマンスを実現しています。
しかし、ChatGPTのような最先端のLCMでさえ、推論プロセス中に論理的な誤りを犯しやすい。
タスク固有のバリデーションのデプロイや、複数の推論パスに対する投票といった既存のソリューションでは、広範なヒューマンアノテーションが必要か、一貫性のないレスポンスのシナリオで失敗する。
これらの課題に対処するために, LLMが追加資源を使わずに応答を自己ランクできる新しいプロンプト手法である RankPrompt を導入する。
RankPromptは、ランキング問題を様々な応答の一連の比較に分解し、LLMの本質的な能力を活用して、文脈的な例えとして比較の連鎖を生成する。
11の算術的および常識的推論タスクを対象とした実験により,RangePromptはChatGPTとGPT-4の推論性能を大幅に向上し,最大13%の改善が得られた。
さらに、RopPromptは、AlpacaEvalデータセットにおける人間の判断の74%と整合して、オープンなタスクに対するLLMベースの自動評価に優れています。
また、応答順序と一貫性の変動に対して堅牢性を示す。
本研究の結果は,言語モデルから高品質なフィードバックを抽出する有効な手法として,RopPromptを評価した。
関連論文リスト
- SuRe: Summarizing Retrievals using Answer Candidates for Open-domain QA of LLMs [85.54906813106683]
大規模言語モデル(LLM)を用いたオープンドメイン質問応答(ODQA)の簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。
SuRe は LLM が与えられた質問に対するより正確な回答を予測するのに役立つ。
様々なODQAベンチマークの実験結果はSuReの優位性を示し、標準的なプロンプトアプローチよりも4.6%、F1スコアが4.0%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T01:15:54Z) - Misconfidence-based Demonstration Selection for LLM In-Context Learning [0.0]
大規模言語モデル(LLM)を用いたインコンテキスト学習は、様々なタスクに迅速に適応する上で優れている。
この問題に対する現在のアプローチは、難易度の高い外部監視に依存するか、LLMとの頻繁な相互作用を必要とするかのいずれかである。
In-Context Reflection (ICR) と呼ばれる新しい手法を提案し、これらの課題を克服する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T00:11:24Z) - Exploring the Factual Consistency in Dialogue Comprehension of Large Language Models [51.75805497456226]
本研究は,対話要約タスクの助けを借りて,事実整合性の問題に焦点を当てる。
評価の結果,LLMが生成する要約の26.8%が事実整合性を含んでいることがわかった。
LLMの対話理解能力を高めるために,自動構築マルチタスクデータを用いた微調整パラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T09:32:12Z) - Semantic Consistency for Assuring Reliability of Large Language Models [9.876355290198639]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクに対して顕著な流布と能力を示す。
セマンティック一貫性の一般的な尺度を導入し、様々なLLMの性能を評価するために、この指標の複数バージョンを定式化する。
本稿では,Ask-to-Choose (A2C) と呼ばれる新しいプロンプト戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T18:11:33Z) - OverPrompt: Enhancing ChatGPT through Efficient In-Context Learning [49.38867353135258]
複数のタスク入力を処理するために,LLMのコンテキスト内学習機能を活用したOverPromptを提案する。
本実験により,OverPromptはタスク性能を著しく損なうことなく,コスト効率の良いゼロショット分類を実現することができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T10:08:04Z) - RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by
Reversing Chain-of-Thought [56.558892336235914]
Reversing Chain-of-Thought (RCoT) は、大規模言語モデルの推論能力を改善する新しい手法である。
RCoTは生成したソリューションにおける事実の不整合を自動的に検出し、修正する。
手書きのきめ細かいフィードバックがLLMの推論能力を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T08:02:52Z) - Enhancing Chain-of-Thoughts Prompting with Iterative Bootstrapping in Large Language Models [81.01397924280612]
大規模言語モデル (LLM) は、ステップ・バイ・ステップ・チェーン・オブ・シークレット (CoT) をデモンストレーションとして組み込むことで、様々な推論タスクにおいて高い効果的な性能を達成することができる。
本稿では,イターCoT (Iterative bootstrapping in Chain-of-Thoughts Prompting) を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-23T13:54:39Z) - Active Prompting with Chain-of-Thought for Large Language Models [16.9127713032405]
本稿では,大規模言語モデルを異なるタスクに適応させる新しい手法であるActive-Promptを提案する。
不確実性に基づくアクティブラーニングの関連問題からアイデアを借用することにより、不確実性を特徴づける指標をいくつか導入する。
実験により,提案手法の優位性を実証し,8つの複雑な推論タスクの最先端化を図った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T18:58:59Z) - Large Language Models are Better Reasoners with Self-Verification [48.534270563880845]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自然言語処理タスクにおいて強力な推論能力を示している。
思考の連鎖(CoT)を促進させるLLMは、個別のミスに非常に敏感な、多段階のプロンプトと多段階の予測を必要とする。
また,LLMにも同様な自己検証能力があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T15:51:52Z)
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。