論文の概要: Advancing Prompt Recovery in NLP: A Deep Dive into the Integration of Gemma-2b-it and Phi2 Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05233v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 02:15:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 20:37:03.764807
- Title: Advancing Prompt Recovery in NLP: A Deep Dive into the Integration of Gemma-2b-it and Phi2 Models
- Title（参考訳）: NLPにおけるプロンプト回復の促進:Gemma-2b-itとPhi2モデルの深い統合
- Authors: Jianlong Chen, Wei Xu, Zhicheng Ding, Jinxin Xu, Hao Yan, Xinyu Zhang,
- Abstract要約: プロンプトの設計と有効性は、NLP研究における困難で比較的未解決の分野である。
本稿では,事前学習した言語モデルと戦略のスペクトルを用いて,迅速な回復手法の徹底的な検討を行う。
厳密な実験と詳細な解析により、Gemma-2b-it + Phi2 model + Pretrainの優れた性能を解明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.936945999215038
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prompt recovery, a crucial task in natural language processing, entails the reconstruction of prompts or instructions that language models use to convert input text into a specific output. Although pivotal, the design and effectiveness of prompts represent a challenging and relatively untapped field within NLP research. This paper delves into an exhaustive investigation of prompt recovery methodologies, employing a spectrum of pre-trained language models and strategies. Our study is a comparative analysis aimed at gauging the efficacy of various models on a benchmark dataset, with the goal of pinpointing the most proficient approach for prompt recovery. Through meticulous experimentation and detailed analysis, we elucidate the outstanding performance of the Gemma-2b-it + Phi2 model + Pretrain. This model surpasses its counterparts, showcasing its exceptional capability in accurately reconstructing prompts for text transformation tasks. Our findings offer a significant contribution to the existing knowledge on prompt recovery, shedding light on the intricacies of prompt design and offering insightful perspectives for future innovations in text rewriting and the broader field of natural language processing.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理において重要なタスクであるプロンプトリカバリは、入力テキストを特定の出力に変換するために言語モデルが使用するプロンプトや命令の再構築を必要とする。
重要なことはあるものの、プロンプトの設計と有効性は、NLP研究における困難で比較的未解決の分野である。
本稿では,事前学習した言語モデルと戦略のスペクトルを用いて,迅速な回復手法の徹底的な検討を行う。
本研究は, 種々のモデルの有効性をベンチマークデータセット上で評価することを目的とした比較分析であり, 早期回復のための最も有能なアプローチを見極めることを目的としている。
厳密な実験と詳細な解析により、Gemma-2b-it + Phi2 model + Pretrainの優れた性能を解明する。
このモデルは、テキスト変換タスクのプロンプトを正確に再構築する際、その例外的な能力を示す。
本研究は, テキストの書き直しや自然言語処理の幅広い分野において, 迅速な設計の難しさに光を当て, 今後のイノベーションに対する洞察に富んだ視点を提供するものである。
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