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。

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