論文の概要: Strategic Prompting for Conversational Tasks: A Comparative Analysis of Large Language Models Across Diverse Conversational Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17204v1
- Date: Tue, 26 Nov 2024 08:21:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-27 13:32:46.191835
- Title: Strategic Prompting for Conversational Tasks: A Comparative Analysis of Large Language Models Across Diverse Conversational Tasks
- Title（参考訳）: 会話課題に対するストラテジック・プロンプト:対話課題間の大規模言語モデルの比較分析
- Authors: Ratnesh Kumar Joshi, Priyanshu Priya, Vishesh Desai, Saurav Dudhate, Siddhant Senapati, Asif Ekbal, Roshni Ramnani, Anutosh Maitra,
- Abstract要約: Llama, OPT, Falcon, Alpaca, MPTの5大言語モデルの性能と限界を評価する。
この研究は、予約、共感反応生成、メンタルヘルス、法的カウンセリング、説得、交渉など様々な会話的タスクを含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.079199282600907
- License:
- Abstract: Given the advancements in conversational artificial intelligence, the evaluation and assessment of Large Language Models (LLMs) play a crucial role in ensuring optimal performance across various conversational tasks. In this paper, we present a comprehensive study that thoroughly evaluates the capabilities and limitations of five prevalent LLMs: Llama, OPT, Falcon, Alpaca, and MPT. The study encompasses various conversational tasks, including reservation, empathetic response generation, mental health and legal counseling, persuasion, and negotiation. To conduct the evaluation, an extensive test setup is employed, utilizing multiple evaluation criteria that span from automatic to human evaluation. This includes using generic and task-specific metrics to gauge the LMs' performance accurately. From our evaluation, no single model emerges as universally optimal for all tasks. Instead, their performance varies significantly depending on the specific requirements of each task. While some models excel in certain tasks, they may demonstrate comparatively poorer performance in others. These findings emphasize the importance of considering task-specific requirements and characteristics when selecting the most suitable LM for conversational applications.
- Abstract（参考訳）: 対話型人工知能の進歩を踏まえ、Large Language Models(LLM)の評価と評価は、様々な会話タスクにおいて最適なパフォーマンスを確保する上で重要な役割を担っている。
本稿では,Llama, OPT, Falcon, Alpaca, MPTの5つのLLMの能力と限界を総合的に評価する。
この研究は、予約、共感反応生成、メンタルヘルス、法的カウンセリング、説得、交渉など様々な会話的タスクを含む。
評価を行うには、自動評価から人的評価までにまたがる複数の評価基準を利用して、広範囲なテスト設定を採用する。
これには、ジェネリックおよびタスク固有のメトリクスを使用して、LMのパフォーマンスを正確に測定することが含まれる。
我々の評価から、全てのタスクに対して普遍的に最適であるような単一のモデルが現れることはない。
代わりに、そのパフォーマンスは各タスクの特定の要求によって大きく異なる。
一部のモデルは特定のタスクで優れているが、他のタスクでは比較的低いパフォーマンスを示すこともある。
これらの知見は,対話型アプリケーションに最適なLMを選択する際に,タスク固有の要件や特徴を考慮することの重要性を強調した。
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