論文の概要: Can we only use guideline instead of shot in prompt?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12979v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 08:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:25:44.186834
• Title: Can we only use guideline instead of shot in prompt?
• Title（参考訳）: インプロンプトでショットする代わりに、ガイドラインのみを使用することができますか?
• Abstract要約: ショットメソッドは、与えられた例のステップを模倣することによって、モデルに質問に答えるように暗黙的にインスピレーションを与える。 ガイドライン法は、簡潔で簡潔なタスク固有の知識を含むガイドラインに従って、モデルに推論を指示する。 本稿では,フィードバック,ガイドライン,ツリーゲザエージェントからなるデータセットから,タスク固有のガイドラインを自動的に学習するFGTフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.578562560365384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, prompting techniques can be mainly divided into two categories:1)shot method implicitly inspires the model to answer the question by mimicing the steps in the given example, e.g., the few-shot CoT. 2) Guideline method explicitly instructs the model to reason by following guidelines, which contains succinct and concise task-specific knowledge. Shot method is prone to difficulties in terms of selection of shots type, the number of shots, and the design of the reasoning steps, so a question arises: can we only use guideline instead of shot in the prompt? To this end, we propose the FGT framework to automatically learn task-specific guidelines from dataset consisting of Feedback, Guideline, and Tree-gather agents. First, the feedback agent is designed to evaluate the outcomes, both right and wrong, of each Q&A to gather insights guiding more effective optimization strategies. Next, the guideline agent is tasked with deriving guidelines from each piece of feedback and storing them in local memory. Lastly, the tree-gather agent aggregates all guidelines hierarchically through a tree structure, ultimately obtaining all unduplicated guidelines from a global perspective. In addition, we induce the model to generate intermediate processes to ensure the reasoning consistent with the guidelines. Experimental results demonstrate that our approach achieves superior performance across multiple tasks, thereby highlighting the effectiveness of using the guidelines in prompt.
• Abstract（参考訳）: 現在、プロンプト技術は主に2つのカテゴリに分けられる:1)ショット法は、与えられた例のステップ、例えば、数ショットのCoTを模倣することによって、モデルに暗黙的に質問に答えるよう促す。 2)指針法は,簡潔かつ簡潔なタスク固有の知識を含むガイドラインに従って,モデルに推論を明示的に指示する。 ショット方式は、ショットの種類の選択、ショットの数、推論ステップの設計の難しさを招きがちである。 そこで本研究では,フィードバック,ガイドライン,ツリーガザエージェントからなるデータセットから,タスク固有のガイドラインを自動的に学習するFGTフレームワークを提案する。 まず、フィードバックエージェントは、各Q&Aの結果を正しくも悪くも評価するように設計され、より効果的な最適化戦略を導く洞察を集める。 次に、ガイドラインエージェントは、各フィードバックからガイドラインを導出し、それらをローカルメモリに格納する。 最後に、ツリー収集エージェントは、すべてのガイドラインを階層的に木構造を通して集約し、最終的に、グローバルな視点から、無関係なガイドラインを全て取得する。 さらに,このモデルを用いて中間プロセスを生成し,その推論とガイドラインの整合性を確保する。 実験結果から,本手法は複数のタスクにまたがる優れた性能を実現し,即時的なガイドライン適用の有効性を強調した。

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