論文の概要: Set-Based Prompting: Provably Solving the Language Model Order Dependency Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06581v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 21:45:26.497205
• Title: Set-Based Prompting: Provably Solving the Language Model Order Dependency Problem
• Title（参考訳）: 集合型プロンプティング:言語モデルの順序依存問題の解決の可能性
• Authors: Reid McIlroy-Young, Katrina Brown, Conlan Olson, Linjun Zhang, Cynthia Dwork,
• Abstract要約: 本稿では,LLMの出力が指定されたサブシーケンスのセットに順序依存しないことを保証する手法であるSet-Based Promptingを提案する。 我々の入力が分布外であるにもかかわらず、期待される精度への影響は小さく、予測は、一様に選択された応答のシャッフルの順序を超える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.020492646988746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of generative language models that can create long and coherent textual outputs via autoregression has lead to a proliferation of uses and a corresponding sweep of analyses as researches work to determine the limitations of this new paradigm. Unlike humans, these 'Large Language Models' (LLMs) are highly sensitive to small changes in their inputs, leading to unwanted inconsistency in their behavior. One problematic inconsistency when LLMs are used to answer multiple-choice questions or analyze multiple inputs is order dependency: the output of an LLM can (and often does) change significantly when sub-sequences are swapped, despite both orderings being semantically identical. In this paper we present Set-Based Prompting, a technique that guarantees the output of an LLM will not have order dependence on a specified set of sub-sequences. We show that this method provably eliminates order dependency, and that it can be applied to any transformer-based LLM to enable text generation that is unaffected by re-orderings. Delving into the implications of our method, we show that, despite our inputs being out of distribution, the impact on expected accuracy is small, where the expectation is over the order of uniformly chosen shuffling of the candidate responses, and usually significantly less in practice. Thus, Set-Based Prompting can be used as a 'dropped-in' method on fully trained models. Finally, we discuss how our method's success suggests that other strong guarantees can be obtained on LLM performance via modifying the input representations.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰によって長く一貫性のあるテキスト出力を生成できる生成言語モデルの開発は、この新パラダイムの限界を決定するために研究が進められるにつれて、利用の急増とそれに対応する分析の網羅につながっている。 人間とは異なり、これらの「Large Language Models」(LLM)は入力の小さな変化に非常に敏感であり、その振る舞いに不整合をもたらす。 LLMの出力は、セマンティックに同一であるにもかかわらず、サブシーケンスがスワップされたときに大きく変化する(そしてしばしば変化する)。 本稿では,LLMの出力が指定されたサブシーケンスのセットに順序依存しないことを保証する手法であるSet-Based Promptingを提案する。 本手法は, 順序依存を確実に排除し, 再順序化の影響を受けないテキスト生成を可能にするために, トランスフォーマーベースの LLM に適用可能であることを示す。 提案手法の意義を考察した結果,我々の入力が分布から外れているにもかかわらず,期待される精度への影響は小さく,予測値が一意に選択された応答のシャッフルの順序を超えており,実際は著しく小さくなっていることがわかった。 したがって、Set-based Prompting は、完全に訓練されたモデルの 'dropped-in' メソッドとして使用できる。 最後に, 提案手法の成功により, 入力表現の変更により, LLMの性能が向上する可能性が示唆された。

関連論文リスト

• PEDAL: Enhancing Greedy Decoding with Large Language Models using Diverse Exemplars [1.450405446885067]
  多様な推論経路を持つ自己認識技術は、大言語モデル(LLM)を用いたテキスト生成において顕著な性能向上を示した。 PEDALは,多種多様な模範的プロンプトの強みとLLMに基づくアグリゲーションを組み合わせて,総合的な性能向上を実現するハイブリッドな自己組織化手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:54:09Z)
• SED: Self-Evaluation Decoding Enhances Large Language Models for Better Generation [35.10931307279044]
  本稿では,モデル生成の高速化を目的とした自己評価復号法であるSEDを提案する。 推測と評価のステップをデコードプロセスに統合し、LCMがより慎重に決定できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T12:43:18Z)
• Contrastive Instruction Tuning [61.97704869248903]
  意味論的に等価な命令-インスタンスペア間の類似性を最大化するために、コントラスト命令チューニングを提案する。 PromptBenchベンチマークの実験によると、CoINはLLMの頑健さを一貫して改善し、文字、単語、文、意味のレベルを平均して2.5%の精度で変化させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T00:09:32Z)
• Prompt Highlighter: Interactive Control for Multi-Modal LLMs [50.830448437285355]
  本研究では,マルチモーダル LLM (LLMs&VLMs) 推論における重要な側面として,明示的な制御可能なテキスト生成を目標とする。 本稿では,新しい推論手法であるPrompt Highlighterを導入し,ユーザが特定のプロンプトスパンをハイライトし,生成中のフォーカスをインタラクティブに制御できるようにする。 推論中、注意重みを通して強調されたトークンでモデルを導くことで、より望ましい出力が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T13:53:29Z)
• The Consensus Game: Language Model Generation via Equilibrium Search [73.51411916625032]
  言語モデル復号のための学習不要なゲーム理論を新たに導入する。 本手法では,正規化不完全情報シーケンシャルシグナリングゲームとして,言語モデルの復号化を行う。 EQUILIBRium-RANKINGをLLaMA-7Bに適用すると、より大型のLLaMA-65BとPaLM-540Bより優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T14:27:21Z)
• LLM-augmented Preference Learning from Natural Language [19.700169351688768]
  大規模言語モデル(LLM)は、より大きな文脈長を扱う。 LLM は、ターゲットテキストが大きければ SotA を一貫して上回る。 ゼロショット学習よりもパフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:17:27Z)
• Amortizing intractable inference in large language models [56.92471123778389]
  難治性後部分布のサンプルとして, 償却ベイズ推定を用いる。 我々は,LLMファインチューニングの分散マッチングパラダイムが,最大習熟の代替となることを実証的に実証した。 重要な応用として、チェーン・オブ・ソート推論を潜在変数モデリング問題として解釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T16:36:08Z)
• Instruction Position Matters in Sequence Generation with Large Language Models [67.87516654892343]
  大規模言語モデル(LLM)は、翻訳や要約といった条件付きシーケンス生成タスクを実行することができる。 入力文の後にタスク命令の位置をシフトさせることにより,LLMの指示追従能力を向上させることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T12:36:57Z)
• LaGR-SEQ: Language-Guided Reinforcement Learning with Sample-Efficient Querying [71.86163159193327]
  大規模言語モデル(LLM)は、最近、テキストを介してコンテキスト対応の応答を提供するという、印象的な能力を実証した。 この能力は、パターン補完に関連するシーケンシャルな意思決定タスクにおいて、妥当なソリューションを予測するために使われる可能性がある。 第一強化学習(RL)エージェントによって部分的に完了したタスクに対する解を提案するために,LLMのこの予測能力を利用するLaGRを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T02:07:35Z)
• Mixture of Soft Prompts for Controllable Data Generation [21.84489422361048]
  直接予測ではなく,データ拡張のためのツールとして,ソフトプロンプトの混合(MSP)を提案する。 提案手法は, 強いベースラインと比較した場合の3つのベンチマークに対して, 最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T21:13:56Z)

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。