論文の概要: Large Language Models Prompting With Episodic Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07465v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 11:19:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 13:34:28.397712
• Title: Large Language Models Prompting With Episodic Memory
• Title（参考訳）: エピソード記憶を用いた大規模言語モデル
• Authors: Dai Do, Quan Tran, Svetha Venkatesh, Hung Le,
• Abstract要約: 本稿では,POEM(PrOmpting with Episodic Memory)を提案する。 テストフェーズでは、各テストクエリのサンプルのシーケンスを最適化し、エピソードメモリにおけるトップkで最も類似したトレーニング例から最も高い合計報酬を得るシーケンスを選択する。 その結果,POEMはテキスト分類タスクにおいてTEMPERAやRLPromptといった最近の技術よりも5.3%向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.8690170372303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt optimization is essential for enhancing the performance of Large Language Models (LLMs) in a range of Natural Language Processing (NLP) tasks, particularly in scenarios of few-shot learning where training examples are incorporated directly into the prompt. Despite the growing interest in optimizing prompts with few-shot examples, existing methods for prompt optimization are often resource-intensive or perform inadequately. In this work, we propose PrOmpting with Episodic Memory (POEM), a novel prompt optimization technique that is simple, efficient, and demonstrates strong generalization capabilities. We approach prompt optimization as a Reinforcement Learning (RL) challenge, using episodic memory to archive combinations of input data, permutations of few-shot examples, and the rewards observed during training. In the testing phase, we optimize the sequence of examples for each test query by selecting the sequence that yields the highest total rewards from the top-k most similar training examples in the episodic memory. Our results show that POEM outperforms recent techniques like TEMPERA and RLPrompt by over 5.3% in various text classification tasks. Furthermore, our approach adapts well to broader language understanding tasks, consistently outperforming conventional heuristic methods for ordering examples.
• Abstract（参考訳）: プロンプト最適化は,自然言語処理(NLP)タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能向上に不可欠である。 わずかな例でプロンプトを最適化することへの関心が高まっているにもかかわらず、プロンプト最適化のための既存の手法はリソース集約的あるいは不十分に実行されることが多い。 本研究では,POEM(PrOmpting with Episodic Memory)を提案する。 本稿では,Reinforcement Learning (RL) 課題として,入力データの組み合わせ,少数ショット例の置換,トレーニング中に観察された報酬をエピソードメモリでアーカイブする手法を提案する。 テストフェーズでは、各テストクエリのサンプルのシーケンスを最適化し、エピソードメモリにおけるトップkで最も類似したトレーニング例から最も高い合計報酬を得るシーケンスを選択する。 その結果,POEMはテキスト分類タスクにおいてTEMPERAやRLPromptといった最近の技術よりも5.3%向上していることがわかった。 さらに,本手法はより広範な言語理解タスクに適応し,従来手法よりずっと優れている。

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