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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10276v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 00:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 23:17:48.753862
• 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。

関連論文リスト

• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• In-the-loop Hyper-Parameter Optimization for LLM-Based Automated Design of Heuristics [0.020482269513546456]
  大規模言語モデル(LLM)は、(メタ)ヒューリスティックを自動的に生成し最適化する大きな可能性を示している。 本稿では,オープンソースのLLaMEAフレームワークとハイパー進化最適化(HPO)手法を統合した新しいハイブリッドアプローチであるLLaMEA-HPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T14:04:31Z)
• The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities [0.35998666903987897]
  本稿では,Large Language Models (LLM) の微調整について検討する。 従来の自然言語処理(NLP)モデルから、AIにおける彼らの重要な役割まで、LLMの歴史的進化を概説している。 本報告では, 微調整LDMのための構造化7段パイプラインについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T14:48:02Z)
• MAPO: Boosting Large Language Model Performance with Model-Adaptive Prompt Optimization [73.7779735046424]
  異なるプロンプトを異なるLarge Language Models (LLM) に適応させることで,NLP の様々な下流タスクにまたがる機能の向上が期待できる。 次に、下流タスクにおける各LLMに対して、元のプロンプトを最適化するモデル適応プロンプト(MAPO)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T18:39:59Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• Exploring the True Potential: Evaluating the Black-box Optimization Capability of Large Language Models [32.859634302766146]
  大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理タスクにおいて例外的な性能を示した。 本稿では,LLMの最適化の可能性について深い知見を提供する。 本研究は,LLMの最適化における限界と利点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T13:17:28Z)
• Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers: An Analogical Analysis with Gradient-based Model Optimizers [108.72225067368592]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくプロンプトの設計について検討する。 モデルパラメータ学習における2つの重要な要素を同定する。 特に、勾配に基づく最適化から理論的な枠組みや学習手法を借用し、改良された戦略を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T15:05:32Z)
• Are Large Language Models Good Prompt Optimizers? [65.48910201816223]
  我々は,LLMに基づくPrompt Optimizationの実際のメカニズムを明らかにするために研究を行っている。 以上の結果から, LLMは, 反射中の誤差の真の原因を特定するのに苦慮し, 自己の事前知識に偏っていることが明らかとなった。 我々は、より制御可能な方法でターゲットモデルの振舞いを直接最適化する新しい「自動振舞い最適化」パラダイムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T09:48:54Z)
• Response Length Perception and Sequence Scheduling: An LLM-Empowered LLM Inference Pipeline [22.08897444328099]
  大規模言語モデル(LLM)はAIの分野に革命をもたらし、様々なタスクで前例のない能力を示している。 本稿では,LLMのパワーを利用する効率的なLLM推論パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:36:06Z)

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。