論文の概要: How Susceptible are LLMs to Influence in Prompts?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11865v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 17:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 18:26:17.291915
• Title: How Susceptible are LLMs to Influence in Prompts?
• Title（参考訳）: LLMはプロンプトにどんな影響を及ぼすか?
• Authors: Sotiris Anagnostidis, Jannis Bulian,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、追加のコンテキストを含むプロンプトに非常に敏感である。 我々は,複数の質問に対するLLMの応答が,他のモデルからの予測と説明を含む場合,どのように変化するかを検討する。 本研究は, モデルが強い影響を受けており, 説明が提供されると, 説明の質に関わらず, ゆがみが生じることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.644673474240519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are highly sensitive to prompts, including additional context provided therein. As LLMs grow in capability, understanding their prompt-sensitivity becomes increasingly crucial for ensuring reliable and robust performance, particularly since evaluating these models becomes more challenging. In this work, we investigate how current models (Llama, Mixtral, Falcon) respond when presented with additional input from another model, mimicking a scenario where a more capable model -- or a system with access to more external information -- provides supplementary information to the target model. Across a diverse spectrum of question-answering tasks, we study how an LLM's response to multiple-choice questions changes when the prompt includes a prediction and explanation from another model. Specifically, we explore the influence of the presence of an explanation, the stated authoritativeness of the source, and the stated confidence of the supplementary input. Our findings reveal that models are strongly influenced, and when explanations are provided they are swayed irrespective of the quality of the explanation. The models are more likely to be swayed if the input is presented as being authoritative or confident, but the effect is small in size. This study underscores the significant prompt-sensitivity of LLMs and highlights the potential risks of incorporating outputs from external sources without thorough scrutiny and further validation. As LLMs continue to advance, understanding and mitigating such sensitivities will be crucial for their reliable and trustworthy deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、追加のコンテキストを含むプロンプトに非常に敏感である。 LLMの能力が向上するにつれて、信頼性と堅牢性を確保するために、特にこれらのモデルを評価することが困難になるため、その迅速な感度を理解することがますます重要になる。 本研究では、現在のモデル(Llama、Mixtral、Falcon)が、他のモデルから追加入力を提示する際にどのように反応するかを調査し、より有能なモデル、またはより外部情報にアクセス可能なシステムがターゲットモデルに補助情報を提供するシナリオを模倣する。 多様な質問応答タスクにおいて,複数の質問に対するLLMの応答が,他のモデルからの予測と説明を含む場合,どのように変化するかを検討する。 具体的には,説明の存在,情報源の信頼度,補足入力の信頼度の影響について検討する。 本研究は, モデルが強い影響を受けており, 説明が提供されると, 説明の質に関わらず, ゆがみが生じることを示した。 入力が権威的あるいは自信的であると示される場合、モデルは揺らぐ傾向にあるが、その効果は小さい。 本研究は, LLMの顕著な迅速性を強調し, 徹底的な精査とさらなる検証を行なわずに外部からの出力を取り入れることの潜在的なリスクを強調した。 LLMが進歩を続けるにつれて、信頼性と信頼性の高いデプロイメントにおいて、そのような感受性の理解と緩和が不可欠になります。

関連論文リスト

• ProSA: Assessing and Understanding the Prompt Sensitivity of LLMs [72.13489820420726]
  ProSAは、大規模な言語モデルにおいて、迅速な感度を評価し、理解するために設計されたフレームワークである。 我々の研究は、データセットやモデル間で迅速に感度が変動することを発見し、より大きなモデルでは堅牢性が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T09:38:13Z)
• Towards Building a Robust Knowledge Intensive Question Answering Model with Large Language Models [4.4849006637642805]
  抽出された情報におけるノイズや誤差の存在は、LLMの堅牢性に課題をもたらす。 ノイズの多い外部情報によるモデル精度低下の問題に対処するため,データ拡張に基づく微調整手法を提案する。 我々は既存のLCMと我々のアプローチの両方で実験を行い、その結果をGPT-4で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T07:32:30Z)
• Understanding the Relationship between Prompts and Response Uncertainty in Large Language Models [55.332004960574004]
  大規模言語モデル(LLM)は意思決定に広く使用されているが、特に医療などの重要なタスクにおける信頼性は十分に確立されていない。 本稿では,LSMが生成する応答の不確実性が,入力プロンプトで提供される情報とどのように関連しているかを検討する。 本稿では,LLMが応答を生成する方法を説明し,プロンプトと応答の不確実性の関係を理解するためのプロンプト応答の概念モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T11:19:58Z)
• CLAMBER: A Benchmark of Identifying and Clarifying Ambiguous Information Needs in Large Language Models [60.59638232596912]
  大規模言語モデル(LLM)を評価するベンチマークであるCLAMBERを紹介する。 分類を基盤として12Kの高品質なデータを構築し, 市販のLCMの強度, 弱点, 潜在的なリスクを評価する。 本研究は, あいまいなユーザクエリの特定と明確化において, 現在のLCMの実用性に限界があることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:34:01Z)
• Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models [58.52919374786108]
  大規模言語モデル(LLM)は、システムの異なる部分への介入の下で因果効果を推定することができる。 LLMが介入に応じてデータ生成プロセスの知識を正確に更新できるかどうかを実証分析して評価する。 我々は、様々な因果グラフ(例えば、コンバウンディング、仲介)と変数タイプにまたがるベンチマークを作成し、介入に基づく推論の研究を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:15:56Z)
• Explaining Large Language Models Decisions with Shapley Values [1.223779595809275]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間の行動や認知過程をシミュレートするエキサイティングな可能性を開いた。 しかし, LLMを人体用スタンドインとして活用する妥当性は, いまだに不明である。 本稿では,モデルの出力に対する各プロンプト成分の相対的寄与を定量化するために,シェープリー値に基づく新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T22:49:43Z)
• You don't need a personality test to know these models are unreliable: Assessing the Reliability of Large Language Models on Psychometric Instruments [37.03210795084276]
  本稿では, 大規模言語モデルが応答を一貫した, 頑健な方法で引き起こすかどうかを考察する。 17種類のLDM実験により,単純な摂動でさえモデルの問合せ能力を大幅に低下させることが判明した。 その結果,現在広く普及しているプロンプトは,モデル知覚を正確にかつ確実に捉えるには不十分であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T09:50:53Z)
• ReEval: Automatic Hallucination Evaluation for Retrieval-Augmented Large Language Models via Transferable Adversarial Attacks [91.55895047448249]
  本稿では,LLMベースのフレームワークであるReEvalについて述べる。 本稿では、ChatGPTを用いてReEvalを実装し、2つの人気のあるオープンドメインQAデータセットのバリエーションを評価する。 我々の生成したデータは人間可読であり、大きな言語モデルで幻覚を引き起こすのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T06:37:32Z)
• Improving the Reliability of Large Language Models by Leveraging Uncertainty-Aware In-Context Learning [76.98542249776257]
  大規模言語モデルはしばしば「ハロシン化」の課題に直面している 本研究では,不確実性に応答してモデルが出力を拡張あるいは拒否することを可能にする,不確実性を考慮したコンテキスト内学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T12:06:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。