論文の概要: Retrieved In-Context Principles from Previous Mistakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05682v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 07:32:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 16:40:17.404221
• Title: Retrieved In-Context Principles from Previous Mistakes
• Title（参考訳）: 事前の誤りからコンテキスト内原則を回収する
• Authors: Hao Sun, Yong Jiang, Bo Wang, Yingyan Hou, Yan Zhang, Pengjun Xie, Fei Huang,
• Abstract要約: In-context Learning (ICL) は、入力出力の正しい例を用いて、下流のタスクにLarge Language Models (LLM) を適用するのに役立っている。 近年の進歩は、ミスから派生した原則により、モデルパフォーマンスの改善を試みている。 本稿では,新しい教師学習フレームワークであるRetrieved In-Context Principles (RICP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.109234526031884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-context learning (ICL) has been instrumental in adapting Large Language Models (LLMs) to downstream tasks using correct input-output examples. Recent advances have attempted to improve model performance through principles derived from mistakes, yet these approaches suffer from lack of customization and inadequate error coverage. To address these limitations, we propose Retrieved In-Context Principles (RICP), a novel teacher-student framework. In RICP, the teacher model analyzes mistakes from the student model to generate reasons and insights for preventing similar mistakes. These mistakes are clustered based on their underlying reasons for developing task-level principles, enhancing the error coverage of principles. During inference, the most relevant mistakes for each question are retrieved to create question-level principles, improving the customization of the provided guidance. RICP is orthogonal to existing prompting methods and does not require intervention from the teacher model during inference. Experimental results across seven reasoning benchmarks reveal that RICP effectively enhances performance when applied to various prompting strategies.
• Abstract（参考訳）: In-context Learning (ICL) は、入力出力の正しい例を用いて、下流のタスクにLarge Language Models (LLM) を適用するのに役立っている。 近年の進歩は、ミスから派生した原則によるモデル性能の向上を試みているが、これらのアプローチは、カスタマイズの欠如とエラーカバレッジの不十分さに悩まされている。 これらの制約に対処するため,新しい教師学生のためのフレームワークであるRetrieved In-Context Principles (RICP)を提案する。 RICPでは、教師モデルが生徒モデルからのミスを分析し、同様のミスを防ぐための理由と洞察を生成する。 これらのミスは、タスクレベルの原則を開発するための基本的な理由に基づいてクラスタ化され、原則のエラーカバレッジが向上します。 推論中、各質問の最も関連性の高い誤りを検索し、質問レベルの原則を作成し、提供されたガイダンスのカスタマイズを改善する。 RICPは既存のプロンプト法と直交しており、推論中に教師モデルからの介入を必要としない。 7つの推論ベンチマークによる実験結果から、RICPは様々なプロンプト戦略に適用した場合、性能を効果的に向上することが明らかとなった。

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