論文の概要: Revisiting OPRO: The Limitations of Small-Scale LLMs as Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10276v1
• Date: Thu, 16 May 2024 17:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 13:33:15.778555
• Title: Revisiting OPRO: The Limitations of Small-Scale LLMs as Optimizers
• Title（参考訳）: OPROを再考する: 最適化としての小型LCMの限界
• Authors: Tuo Zhang, Jinyue Yuan, Salman Avestimehr,
• Abstract要約: 比較的小規模な言語モデル(LLM)を用いた自動プロンプトのためのOPROを再検討する。 OPROは小規模なLLMにおいて限られた有効性を示し、推論能力は最適化能力を制限している。 我々は,モデル能力と計算コストの両方を考慮するために,将来的な自動プロンプトエンジニアリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.809293135844756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerous recent works aim to enhance the efficacy of Large Language Models (LLMs) through strategic prompting. In particular, the Optimization by PROmpting (OPRO) approach provides state-of-the-art performance by leveraging LLMs as optimizers where the optimization task is to find instructions that maximize the task accuracy. In this paper, we revisit OPRO for automated prompting with relatively small-scale LLMs, such as LLaMa-2 family and Mistral 7B. Our investigation reveals that OPRO shows limited effectiveness in small-scale LLMs, with limited inference capabilities constraining optimization ability. We suggest future automatic prompting engineering to consider both model capabilities and computational costs. Additionally, for small-scale LLMs, we recommend direct instructions that clearly outline objectives and methodologies as robust prompt baselines, ensuring efficient and effective prompt engineering in ongoing research.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLMs) の戦略的促進による有効性向上が目指されている。 特に、Prompting by Prompting(OPRO)アプローチは、最適化タスクがタスクの精度を最大化する命令を見つける際に、LLMをオプティマイザとして活用することにより、最先端のパフォーマンスを提供する。 本稿では,LLaMa-2 ファミリーや Mistral 7B といった比較的小型の LLM を用いた OPRO の自動プロンプトについて再検討する。 本研究により,OPRO は小規模な LLM において限定的な有効性を示し,推論能力は限定的であり,最適化能力は限定的であることがわかった。 我々は,モデル能力と計算コストの両方を考慮するために,将来的な自動プロンプトエンジニアリングを提案する。 さらに,小規模のLDMでは,目的と方法論を堅牢なプロンプトベースラインとして明確に概説し,現在進行中の研究における効率的かつ効果的なプロンプトエンジニアリングを確実にするための直接的な指示を推奨する。

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