論文の概要: POEM: Interactive Prompt Optimization for Enhancing Multimodal Reasoning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03843v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 14:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 18:13:31.841841
• Title: POEM: Interactive Prompt Optimization for Enhancing Multimodal Reasoning of Large Language Models
• Title（参考訳）: POEM:大規模言語モデルのマルチモーダル推論強化のための対話型プロンプト最適化
• Authors: Jianben He, Xingbo Wang, Shiyi Liu, Guande Wu, Claudio Silva, Huamin Qu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の効率的なプロンプトエンジニアリングを容易にするビジュアル分析システムであるPOEMを提案する。 本システムは,様々なプロンプトによって引き起こされるマルチモーダル知識を包括的に理解するために,モジュール間の相互作用パターンを様々な詳細レベルで探索することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.072184039405784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited impressive abilities for multimodal content comprehension and reasoning with proper prompting in zero- or few-shot settings. Despite the proliferation of interactive systems developed to support prompt engineering for LLMs across various tasks, most have primarily focused on textual or visual inputs, thus neglecting the complex interplay between modalities within multimodal inputs. This oversight hinders the development of effective prompts that guide model multimodal reasoning processes by fully exploiting the rich context provided by multiple modalities. In this paper, we present POEM, a visual analytics system to facilitate efficient prompt engineering for enhancing the multimodal reasoning performance of LLMs. The system enables users to explore the interaction patterns across modalities at varying levels of detail for a comprehensive understanding of the multimodal knowledge elicited by various prompts. Through diverse recommendations of demonstration examples and instructional principles, POEM supports users in iteratively crafting and refining prompts to better align and enhance model knowledge with human insights. The effectiveness and efficiency of our system are validated through two case studies and interviews with experts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ゼロまたは少数ショット設定で適切なプロンプトを伴うマルチモーダルコンテンツ理解と推論のための印象的な能力を示した。 様々なタスクにわたるLCMの迅速なエンジニアリングを支援するために開発された対話システムの普及にもかかわらず、そのほとんどはテキストや視覚的な入力に重点を置いており、マルチモーダル入力におけるモダリティ間の複雑な相互作用を無視している。 この監視は、複数のモダリティによって提供されるリッチなコンテキストを完全に活用することによって、マルチモーダル推論プロセスをモデル化する効果的なプロンプトの開発を妨げる。 本稿では,LLMのマルチモーダル推論性能を向上させるために,効率的なプロンプトエンジニアリングを容易にする視覚解析システムであるPOEMを提案する。 本システムは,様々なプロンプトによって引き起こされるマルチモーダル知識を包括的に理解するために,モジュール間の相互作用パターンを様々な詳細レベルで探索することを可能にする。 デモンストレーションの例や指導原則のさまざまな推奨を通じて、POEMは、モデルの知識と人間の洞察をより良く整合させ、強化するプロンプトを反復的に作り、改良するユーザを支援している。 本システムの有効性と有効性は,2つのケーススタディと専門家へのインタビューを通じて検証した。

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