論文の概要: POSIX: A Prompt Sensitivity Index For Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02185v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 07:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 08:15:54.216738
• Title: POSIX: A Prompt Sensitivity Index For Large Language Models
• Title（参考訳）: POSIX: 大規模言語モデルのための素早い感度指数
• Authors: Anwoy Chatterjee, H S V N S Kowndinya Renduchintala, Sumit Bhatia, Tanmoy Chakraborty,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は驚くほど微妙なプロンプトに敏感である。 POSIXは新規なPrOmpt Sensitivity IndeXである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.288479270814484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite their remarkable capabilities, Large Language Models (LLMs) are found to be surprisingly sensitive to minor variations in prompts, often generating significantly divergent outputs in response to minor variations in the prompts, such as spelling errors, alteration of wording or the prompt template. However, while assessing the quality of an LLM, the focus often tends to be solely on its performance on downstream tasks, while very little to no attention is paid to prompt sensitivity. To fill this gap, we propose POSIX - a novel PrOmpt Sensitivity IndeX as a reliable measure of prompt sensitivity, thereby offering a more comprehensive evaluation of LLM performance. The key idea behind POSIX is to capture the relative change in loglikelihood of a given response upon replacing the corresponding prompt with a different intent-preserving prompt. We provide thorough empirical evidence demonstrating the efficacy of POSIX in capturing prompt sensitivity and subsequently use it to measure and thereby compare prompt sensitivity of various open-source LLMs. We find that merely increasing the parameter count or instruction tuning does not necessarily reduce prompt sensitivity whereas adding some few-shot exemplars, even just one, almost always leads to significant decrease in prompt sensitivity. We also find that alterations to prompt template lead to the highest sensitivity in the case of MCQtype tasks, whereas paraphrasing results in the highest sensitivity in open-ended generation tasks. The code for reproducing our results is open-sourced at https://github.com/kowndinyarenduchintala/POSIX.
• Abstract（参考訳）: その顕著な能力にもかかわらず、LLM(Large Language Models)はプロンプトの小さなバリエーションに驚くほど敏感であり、スペルエラー、単語の変更、プロンプトテンプレートなどのプロンプトの小さなバリエーションに応答して、かなり異なる出力を生成することが多い。 しかしながら、LLMの品質を評価する一方で、ダウンストリームタスクにおけるパフォーマンスのみに焦点をあてる傾向があり、センシティブに注意を払わないことが多い。 このギャップを埋めるため,新しいPrOmpt Sensitivity IndeXのPOSIXを提案する。 POSIXの背景にある重要な考え方は、対応するプロンプトを異なるインテント保存プロンプトに置き換えることによって、所定の応答のログ化の相対的な変化を捉えることである。 本研究はPOSIXの迅速な感度測定における有効性を実証する実験的な証拠を提供する。 パラメータ数の増加や命令のチューニングだけでは即発感度を低下させるわけではないが、数発の例を1回だけ追加しても、ほぼ常に即発感度を低下させる。 また,テンプレートの更新がMCQ型タスクでは最も感度が高いのに対して,パラフレーズ化はオープンな生成タスクでは最も感度が高いことが判明した。 結果の再現コードはhttps://github.com/kowndinyarenduchintala/POSIX.comで公開されている。

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