論文の概要: Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10541v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 19:26:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:30.735260
• Title: Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?
• Title（参考訳）: プロンプトフォーマッティングはLLMのパフォーマンスに何らかの影響を及ぼすか?
• Authors: Jia He, Mukund Rungta, David Koleczek, Arshdeep Sekhon, Franklin X Wang, Sadid Hasan,
• Abstract要約: 本稿では,異なるプロンプトテンプレートが大規模言語モデル(LLM)の性能に与える影響について検討する。 自然言語推論やコード生成,OpenAIのGPTモデルを用いた翻訳といったタスクに対する影響を評価した。 実験の結果、GPT-3.5-turboの性能はプロンプトテンプレートによって最大40%変化し、GPT-4のような大型モデルはより堅牢であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.869929764785464
• License:
• Abstract: In the realm of Large Language Models (LLMs), prompt optimization is crucial for model performance. Although previous research has explored aspects like rephrasing prompt contexts, using various prompting techniques (like in-context learning and chain-of-thought), and ordering few-shot examples, our understanding of LLM sensitivity to prompt templates remains limited. Therefore, this paper examines the impact of different prompt templates on LLM performance. We formatted the same contexts into various human-readable templates, including plain text, Markdown, JSON, and YAML, and evaluated their impact across tasks like natural language reasoning, code generation, and translation using OpenAI's GPT models. Experiments show that GPT-3.5-turbo's performance varies by up to 40\% in a code translation task depending on the prompt template, while larger models like GPT-4 are more robust to these variations. Our analysis highlights the need to reconsider the use of fixed prompt templates, as different formats can significantly affect model performance.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の領域では、迅速な最適化がモデルパフォーマンスに不可欠である。 これまでの研究では、プロンプトコンテキストの表現、さまざまなプロンプト技術(コンテキスト内学習やチェーン・オブ・シントなど)の使用、少数の例の順序付けなどについて検討してきたが、テンプレートのプロンプトに対するLLM感度の理解は依然として限られている。 そこで本研究では,異なるプロンプトテンプレートがLLM性能に与える影響について検討する。 同じコンテキストをプレーンテキスト、Markdown、JSON、YAMLなど、さまざまなヒューマン可読テンプレートにフォーマットし、OpenAIのGPTモデルを使用した自然言語推論、コード生成、翻訳といったタスクに対する影響を評価しました。 実験の結果、GPT-3.5-turboの性能はプロンプトテンプレートによって最大40%変化し、GPT-4のような大型モデルはより堅牢であることがわかった。 我々の分析は、異なるフォーマットがモデルの性能に大きな影響を与える可能性があるため、固定されたプロンプトテンプレートの使用を再考する必要性を強調している。

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