論文の概要: Meaning Typed Prompting: A Technique for Efficient, Reliable Structured Output Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18146v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 20:43:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:20.029906
• Title: Meaning Typed Prompting: A Technique for Efficient, Reliable Structured Output Generation
• Title（参考訳）: 型付きプロンプトの意味: 効率的で信頼性の高い構造化出力生成手法
• Authors: Chandra Irugalbandara,
• Abstract要約: 本稿では,効率的な構造化出力生成技術であるMeaning Typed Prompting (MTP)を紹介する。 表現力のある型定義を利用することで、MTPは出力の明確さを高め、複雑な抽象化への依存を減らす。 本稿では,MPPを実装したフレームワークであるSemantixについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Extending Large Language Models (LLMs) to advanced applications requires reliable structured output generation. Existing methods which often rely on rigid JSON schemas, can lead to unreliable outputs, diminished reasoning capabilities, and increased computational overhead, limiting LLMs' adaptability for complex tasks. We introduce Meaning Typed Prompting (MTP), a technique for efficient structured output generation that integrates types, meanings, and abstractions, such as variables and classes, into the prompting process. By utilizing expressive type definitions, MTP enhances output clarity and reduces dependence on complex abstractions, simplifying development, and improving implementation efficiency. This enables LLMs to understand relationships and generate structured data more effectively. Empirical evaluations on multiple benchmarks demonstrate that MTP outperforms existing frameworks in accuracy, reliability, consistency, and token efficiency. We present Semantix, a framework that implements MTP, providing practical insights into its application.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を高度なアプリケーションに拡張するには、信頼できる構造化された出力生成が必要である。 しばしば厳格なJSONスキーマに依存する既存のメソッドは、信頼性の低い出力、推論能力の低下、計算オーバーヘッドの増大、複雑なタスクに対するLLMの適応性制限につながる可能性がある。 本稿では,変数やクラスなどの型や意味,抽象化をプロンプトプロセスに統合する,効率的な構造化出力生成手法であるMeaning Typed Prompting(MTP)を紹介する。 表現力のある型定義を利用することで、MTPは出力の明確さを高め、複雑な抽象化への依存を減らし、開発を単純化し、実装効率を向上させる。 これにより、LLMは関係を理解し、より効率的に構造化データを生成することができる。 複数のベンチマークに関する実証的な評価は、MSPが既存のフレームワークよりも正確性、信頼性、一貫性、トークン効率が優れていることを示している。 本稿では,MPPを実装したフレームワークであるSemantixについて紹介する。

関連論文リスト

• EpiCoder: Encompassing Diversity and Complexity in Code Generation [49.170195362149386]
  抽象構文木(AST)にヒントを得た新しい特徴木ベース合成フレームワークを提案する。 コードの構文構造をキャプチャするASTとは異なり、私たちのフレームワークはコード要素間のセマンティックな関係をモデル化します。 広く使われているベースモデルを微調整してEpiCoderシリーズを作成し、関数レベルとファイルレベルの両方で最先端のパフォーマンスを実現しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T18:58:15Z)
• Interactive and Expressive Code-Augmented Planning with Large Language Models [62.799579304821826]
  大きな言語モデル(LLM)は、常識的推論と対話的な意思決定において強力な能力を示す。 近年,制御フローなどのコード・アジャセント技術を用いてLCM出力を構造化し,計画性能を向上させる技術が提案されている。 完全コード表現で動的なLEM計画手法であるREPL-Planを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T04:23:17Z)
• Think Beyond Size: Adaptive Prompting for More Effective Reasoning [0.0]
  本稿では,動的かつ反復的なフレームワークであるAdaptive Promptingを紹介する。 その結果、Adaptive Promptingは、算術的推論(GSM8K、MultiArithm)、論理的推論、コモンセンスタスクなど、様々な推論ベンチマークのパフォーマンスを著しく向上させることを示した。 提案手法は,計算効率を維持しつつ,GPT-4などの大規模モデルと競合する性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:14:36Z)
• Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models [79.41139393080736]
  大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。 In-Context Learning (ICL) など。 効率的なファインチューニング(PEFT)は、現在2つの主要な拡張方法である。 下流タスクへのLLM。 我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T10:48:20Z)
• FactorLLM: Factorizing Knowledge via Mixture of Experts for Large Language Models [50.331708897857574]
  本稿では,高度に訓練された高密度FFNを余分なサブネットワークに分解する新しいアプローチであるFacterLLMを紹介する。 FactorLLMは、最大85%のモデル性能を確保しながら、推論速度を30%以上増加させながら、ソースモデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T16:45:16Z)
• Enhancing LLM's Cognition via Structurization [41.13997892843677]
  大規模言語モデル(LLM)は因果的かつシーケンシャルな視点で入力コンテキストを処理する。 本稿では,コンテキスト構造化という新しい概念を提案する。 具体的には、平易で秩序のない文脈文を、適切に順序付けされ階層的に構造化された要素に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T12:33:58Z)
• Adaptive Draft-Verification for Efficient Large Language Model Decoding [24.347886232342862]
  大規模言語モデル(LLM)デコードでは、与えられたコンテキストに基づいてトークンのシーケンスを生成する。 典型的な自己回帰復号法では、生成されたトークンごとに別の前方通過が必要となる。 微調整を必要とせずにLDMデコーディングを高速化するADEDを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T22:20:39Z)
• Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More? [54.667202878390526]
  長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。 実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。 以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T00:28:58Z)
• Meaning-Typed Programming: Language-level Abstractions and Runtime for GenAI Applications [8.308424118055981]
  ソフトウェアは、論理コードから、生成的AIとアプリケーション機能に大規模言語モデル(LLM)を活用する神経統合アプリケーションへと、急速に進化している。 本稿では,神経統合型アプリケーションの作成を簡略化する新しい手法として,意味型プログラミング(MTP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T21:12:01Z)
• Fact :Teaching MLLMs with Faithful, Concise and Transferable Rationales [102.54274021830207]
  MLLMの教えに忠実で簡潔で伝達しやすい多モーダル論理を生成するために設計された新しいパラダイムであるFactを紹介する。 プログラミングパラダイムからエンドツーエンドパラダイムに転送可能な合理性をフィルタリングして、転送可能性を保証する。 また,画像とテキストの相関性が高いため,幻覚の低減も図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T07:20:56Z)
• A Simple but Effective Approach to Improve Structured Language Model Output for Information Extraction [11.165093163378152]
  大規模言語モデル(LLM)は、命令に従って非構造化自然言語を生成する際、印象的な能力を示した。 本稿では,その構造的テキスト生成能力を高めるために,効率的なG&O手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T20:42:02Z)

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。