論文の概要: APE: Active Learning-based Tooling for Finding Informative Few-shot Examples for LLM-based Entity Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04637v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 22:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 04:27:34.326308
• Title: APE: Active Learning-based Tooling for Finding Informative Few-shot Examples for LLM-based Entity Matching
• Title（参考訳）: APE: LLMベースのエンティティマッチングのためのインフォーマティブなサンプルを見つけるためのアクティブラーニングベースのツール
• Authors: Kun Qian, Yisi Sang, Farima Fatahi Bayat, Anton Belyi, Xianqi Chu, Yash Govind, Samira Khorshidi, Rahul Khot, Katherine Luna, Azadeh Nikfarjam, Xiaoguang Qi, Fei Wu, Xianhan Zhang, Yunyao Li,
• Abstract要約: このデモでは、APE(Active Prompt Engineering)と呼ばれるループ型ツールを紹介します。 APEは人間のフィードバックの最もあいまいな例を反復的に選択します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.113933201562157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt engineering is an iterative procedure often requiring extensive manual effort to formulate suitable instructions for effectively directing large language models (LLMs) in specific tasks. Incorporating few-shot examples is a vital and effective approach to providing LLMs with precise instructions, leading to improved LLM performance. Nonetheless, identifying the most informative demonstrations for LLMs is labor-intensive, frequently entailing sifting through an extensive search space. In this demonstration, we showcase a human-in-the-loop tool called APE (Active Prompt Engineering) designed for refining prompts through active learning. Drawing inspiration from active learning, APE iteratively selects the most ambiguous examples for human feedback, which will be transformed into few-shot examples within the prompt. The demo recording can be found with the submission or be viewed at https://youtu.be/OwQ6MQx53-Y.
• Abstract（参考訳）: プロンプトエンジニアリング(英: Prompt engineering)は、特定のタスクにおいて大きな言語モデル(LLM)を効果的に指示する適切な命令を定式化するために、広範囲な手作業を必要とする反復的な手順である。 数ショットの例を組み込むことは、LLMに正確な指示を与える上で不可欠で効果的なアプローチであり、LLMのパフォーマンスが向上する。 にもかかわらず、LLMの最も情報に富むデモンストレーションを特定することは、労働集約的であり、広範囲な検索空間を精査することが多い。 このデモでは、アクティブな学習を通してプロンプトを精錬するために設計されたAPE(Active Prompt Engineering)と呼ばれるループ型ツールを紹介した。 APEはアクティブな学習からインスピレーションを得て、人間のフィードバックの最も曖昧な例を反復的に選択します。 デモ録画は、提出書で確認したり、https://youtu.be/OwQ6MQx53-Yで見ることができる。

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