論文の概要: What Did I Do Wrong? Quantifying LLMs' Sensitivity and Consistency to Prompt Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12334v2
• Date: Thu, 5 Sep 2024 13:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:31:44.649957
• Title: What Did I Do Wrong? Quantifying LLMs' Sensitivity and Consistency to Prompt Engineering
• Title（参考訳）: 誤りを犯したのか? プロンプト工学に対するLLMの感度と一貫性の定量化
• Authors: Federico Errica, Giuseppe Siracusano, Davide Sanvito, Roberto Bifulco,
• Abstract要約: 分類タスク,すなわち感度と一貫性の2つの指標を導入する。 感度はプロンプトの 言い換えによる予測の変化を測る その代わり、一貫性は、同じクラスの要素の言い換えで予測がどのように変化するかを測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.019873464066308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) changed the way we design and interact with software systems. Their ability to process and extract information from text has drastically improved productivity in a number of routine tasks. Developers that want to include these models in their software stack, however, face a dreadful challenge: debugging LLMs' inconsistent behavior across minor variations of the prompt. We therefore introduce two metrics for classification tasks, namely sensitivity and consistency, which are complementary to task performance. First, sensitivity measures changes of predictions across rephrasings of the prompt, and does not require access to ground truth labels. Instead, consistency measures how predictions vary across rephrasings for elements of the same class. We perform an empirical comparison of these metrics on text classification tasks, using them as guideline for understanding failure modes of the LLM. Our hope is that sensitivity and consistency will be helpful to guide prompt engineering and obtain LLMs that balance robustness with performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェアシステムの設計とインタラクションの方法を変えました。 テキストから情報を処理し、抽出する能力は、多くのルーチンタスクにおいて、生産性を大幅に改善した。 しかし、これらのモデルをソフトウェアスタックに組み込みたい開発者は、恐ろしい課題に直面している。 そこで我々は,タスク性能を補完する2つの尺度,すなわち感度と一貫性を導入する。 第一に、感度はプロンプトの言い換えによる予測の変化を測定し、基底の真理ラベルへのアクセスを必要としない。 その代わり、一貫性は、同じクラスの要素の言い換えで予測がどのように変化するかを測定する。 LLMの障害モードを理解するためのガイドラインとして,テキスト分類タスクにおいて,これらの指標を実証的に比較する。 我々の期待は、感度と一貫性は、迅速なエンジニアリングを導き、性能とロバスト性のバランスをとるLCMを得るのに役立ちます。

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