論文の概要: Learning from Contrastive Prompts: Automated Optimization and Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15199v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 16:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 14:02:53.172027
• Title: Learning from Contrastive Prompts: Automated Optimization and Adaptation
• Title（参考訳）: コントラストプロンプトから学ぶ - 最適化と適応の自動化
• Authors: Mingqi Li, Karan Aggarwal, Yong Xie, Aitzaz Ahmad, Stephen Lau,
• Abstract要約: 本稿では,高速な最適化と適応を実現するためのLCP(Learning from Contrastive Prompts)フレームワークを提案する。 LCPは、良い例と悪い例のパターンを分析することによって効果的なプロンプトを生成するために、対照的な学習を採用している。 我々のBig-Bench Hardデータセットに対する評価は、LCPが既存の最適化手法よりも76%以上勝っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.455360923031003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As LLMs evolve, significant effort is spent on manually crafting prompts. While existing prompt optimization methods automate this process, they rely solely on learning from incorrect samples, leading to a sub-optimal performance. Additionally, an unexplored challenge in the literature is prompts effective for prior models may not perform well on newer versions or different languages. We propose the Learning from Contrastive Prompts (LCP) framework to address these gaps, enhancing both prompt optimization and adaptation. LCP employs contrastive learning to generate effective prompts by analyzing patterns in good and bad prompt examples. Our evaluation on the Big-Bench Hard dataset shows that LCP has a win rate of over 76% over existing methods in prompt optimization and demonstrates strong adaptability across different model versions, families, and languages. LCP offers a systematic approach to prompt engineering, reducing manual effort in deploying LLMs across varied contexts.
• Abstract（参考訳）: LLMが進化するにつれて、手作業によるプロンプト作成に多大な労力が費やされる。 既存のプロンプト最適化手法はこのプロセスを自動化するが、誤ったサンプルからの学習にのみ依存し、準最適性能をもたらす。 さらに、文献における未調査の課題は、以前のモデルが新しいバージョンや異なる言語でうまく機能しない可能性があることを示唆するものである。 本稿では,これらのギャップに対処するLearning from Contrastive Prompts (LCP) フレームワークを提案する。 LCPは、良い例と悪い例のパターンを分析することによって効果的なプロンプトを生成するために、対照的な学習を採用している。 Big-Bench Hardデータセットに対する我々の評価は、LCPが既存の最適化手法よりも76%以上勝っていることを示し、異なるモデルバージョン、ファミリー、言語に強い適応性を示す。 LCPは、エンジニアリングを促進するための体系的なアプローチを提供し、様々なコンテキストにまたがるLSMの展開における手作業を減らす。

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