論文の概要: LLM In-Context Recall is Prompt Dependent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08865v1
• Date: Sat, 13 Apr 2024 01:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:22:57.595558
• Title: LLM In-Context Recall is Prompt Dependent
• Title（参考訳）: LLMのインコンテキストリコールはプロンプト依存である
• Authors: Daniel Machlab, Rick Battle,
• Abstract要約: これを行うモデルの能力は、実世界のアプリケーションにおける実用性と信頼性に大きな影響を及ぼす。 本研究は, LLMのリコール能力がプロンプトの内容に影響を及ぼすだけでなく, トレーニングデータのバイアスによって損なわれる可能性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of Large Language Models (LLMs) highlights the critical importance of conducting thorough evaluations to discern their comparative advantages, limitations, and optimal use cases. Particularly important is assessing their capacity to accurately retrieve information included in a given prompt. A model's ability to do this significantly influences how effectively it can utilize contextual details, thus impacting its practical efficacy and dependability in real-world applications. Our research analyzes the in-context recall performance of various LLMs using the needle-in-a-haystack method. In this approach, a factoid (the "needle") is embedded within a block of filler text (the "haystack"), which the model is asked to retrieve. We assess the recall performance of each model across various haystack lengths and with varying needle placements to identify performance patterns. This study demonstrates that an LLM's recall capability is not only contingent upon the prompt's content but also may be compromised by biases in its training data. Conversely, adjustments to model architecture, training strategy, or fine-tuning can improve performance. Our analysis provides insight into LLM behavior, offering direction for the development of more effective applications of LLMs.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の普及は、比較優位性、制限、最適なユースケースを特定するために徹底的な評価を行うことの重要性を強調している。 特に重要なのは、与えられたプロンプトに含まれる情報を正確に取得する能力を評価することだ。 これを行うモデルの能力は、コンテキストの詳細をいかに効果的に活用できるかに大きく影響し、現実のアプリケーションにおける実用的有効性と信頼性に影響を与える。 本研究は, ニードル・イン・ア・ヘイスタック法を用いて, 各種LLMのコンテキスト内リコール性能を解析した。 このアプローチでは、ファクトイド("needle")がフィラーテキスト("haystack")のブロックに埋め込まれ、モデルが取得するように要求される。 各種干し草の干し草の長さと各種針配置を用いて各モデルのリコール性能を評価し,性能パターンを同定する。 本研究は, LLMのリコール能力がプロンプトの内容に影響を及ぼすだけでなく, トレーニングデータのバイアスによって損なわれる可能性があることを示す。 逆に、モデルアーキテクチャ、トレーニング戦略、あるいは微調整の調整は、パフォーマンスを向上させることができる。 我々の分析はLLMの挙動の洞察を提供し、LLMのより効果的な応用の方向性を提供する。

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