論文の概要: Self-Prompt Tuning: Enable Autonomous Role-Playing in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08995v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 05:26:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 00:36:46.084072
• Title: Self-Prompt Tuning: Enable Autonomous Role-Playing in LLMs
• Title（参考訳）: セルフプロンプトチューニング: LLMでの自律的なロールプレイを可能にする
• Authors: Aobo Kong, Shiwan Zhao, Hao Chen, Qicheng Li, Yong Qin, Ruiqi Sun, Xin Zhou, Jiaming Zhou, Haoqin Sun,
• Abstract要約: 自己プロンプトチューニングされたLLMは、任意の質問に対して専門家の役割プロンプトを自動的に生成することができる。 我々は、広く使われているNLPベンチマークとオープンエンド質問テストに基づいて、自己プロンプト調整LPMを広範囲に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.615896145500393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in LLMs have showcased their remarkable role-playing capabilities, able to accurately simulate the dialogue styles and cognitive processes of various roles based on different instructions and contexts. Studies indicate that assigning LLMs the roles of experts, a strategy known as role-play prompting, can enhance their performance in the corresponding domains. However, the prompt needs to be manually designed for the given problem, requiring certain expertise and iterative modifications. To this end, we propose self-prompt tuning, making LLMs themselves generate role-play prompts through fine-tuning. Leveraging the LIMA dataset as our foundational corpus, we employ GPT-4 to annotate role-play prompts for each data points, resulting in the creation of the LIMA-Role dataset. We then fine-tune LLMs like Llama-2-7B and Mistral-7B on LIMA-Role. Consequently, the self-prompt tuned LLMs can automatically generate expert role prompts for any given question. We extensively evaluate self-prompt tuned LLMs on widely used NLP benchmarks and open-ended question test. Our empirical results illustrate that self-prompt tuned LLMs outperform standard instruction tuned baselines across most datasets. This highlights the great potential of utilizing fine-tuning to enable LLMs to self-prompt, thereby automating complex prompting strategies. We release the dataset, models, and code at this \href{https://anonymous.4open.science/r/Self-Prompt-Tuning-739E/}{url}.
• Abstract（参考訳）: LLMの最近の進歩は、異なる指示や文脈に基づいて、様々な役割の対話スタイルと認知過程を正確にシミュレートできる、目覚ましいロールプレイング能力を示してきた。 研究は、LLMを専門家の役割に割り当てること、すなわちロールプレイプロンプトとして知られる戦略は、対応する領域におけるそれらのパフォーマンスを高めることを示唆している。 しかし、プロンプトは、特定の専門知識と反復的な修正を必要とする、与えられた問題のために手動で設計する必要がある。 この目的のために,LLM自体が微調整によってロールプレイプロンプトを生成するセルフ・プロンプト・チューニングを提案する。 LIMAデータセットを基本コーパスとして活用することにより、各データポイントにロールプレイプロンプトをアノテートするためにGPT-4を使用し、LIMA-Roleデータセットを作成する。 LIMA-Role上のLlama-2-7BやMistral-7Bのような微調整LDMを作製した。 従って、自己プロンプト調整されたLSMは、任意の質問に対して専門家のロールプロンプトを自動的に生成することができる。 我々は、広く使われているNLPベンチマークとオープンエンド質問テストに基づいて、自己プロンプト調整LPMを広範囲に評価した。 実験結果から,LLMの自発チューニングは,ほとんどのデータセットにおいて,標準命令のチューニングベースラインよりも優れていたことが示唆された。 このことは、LLMを自己プロンプトにするために微調整を利用する大きな可能性を強調し、複雑なプロンプト戦略を自動化する。 データセット、モデル、コードは、この \href{https://anonymous.4open.science/r/Self-Prompt-Tuning-739E/}{url} でリリースします。

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