論文の概要: Can We Predict the Effect of Prompts?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18883v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 04:34:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:45.253980
• Title: Can We Predict the Effect of Prompts?
• Title（参考訳）: プロンプトの効果を予測できますか?
• Authors: Jae Yong Lee, Sungmin Kang, Shin Yoo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、以前困難なタスクを扱う能力のために広く採用されている機械学習モデルである。 我々は、自動手法がプロンプトを素早く分析する「予測的プロンプト解析」が有用であると論じている。 SPA(Syntactic Prevalence Analyzer)を提案する。これはスパースオートエンコーダ(SAE)に基づく予測的プロンプト分析手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.90591503793723
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are machine learning models that have seen widespread adoption due to their capability of handling previously difficult tasks. LLMs, due to their training, are sensitive to how exactly a question is presented, also known as prompting. However, prompting well is challenging, as it has been difficult to uncover principles behind prompting -- generally, trial-and-error is the most common way of improving prompts, despite its significant computational cost. In this context, we argue it would be useful to perform `predictive prompt analysis', in which an automated technique would perform a quick analysis of a prompt and predict how the LLM would react to it, relative to a goal provided by the user. As a demonstration of the concept, we present Syntactic Prevalence Analyzer (SPA), a predictive prompt analysis approach based on sparse autoencoders (SAEs). SPA accurately predicted how often an LLM would generate target syntactic structures during code synthesis, with up to 0.994 Pearson correlation between the predicted and actual prevalence of the target structure. At the same time, SPA requires only 0.4\% of the time it takes to run the LLM on a benchmark. As LLMs are increasingly used during and integrated into modern software development, our proposed predictive prompt analysis concept has the potential to significantly ease the use of LLMs for both practitioners and researchers.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、以前困難なタスクを扱う能力のために広く採用されている機械学習モデルである。 LLMは、トレーニングのため、どのように質問が提示されるかに敏感であり、プロンプトとしても知られている。 一般的に、試行錯誤は、計算コストがかなり高いにもかかわらず、プロンプトを改善する最も一般的な方法です。 この文脈では、自動手法がプロンプトの迅速な解析を行い、ユーザが提供する目標に対してLDMがどう反応するかを予測する「予測的プロンプト解析」を行うのが有用である。 この概念の実証として,スパースオートエンコーダ(SAE)に基づく予測的迅速分析手法であるSPA(Syntactic Prevalence Analyzer)を提案する。 SPAは、LLMがコード合成中にターゲット構文構造を生成する頻度を正確に予測した。 同時に、SPAはベンチマークでLSMを実行するのに要する時間のわずか0.4 %しか必要としない。 LLMは現代のソフトウェア開発においてますます使われ、統合されつつあるので、我々の提案する予測的素早い分析概念は、実践者と研究者の両方にとってLLMの使用を著しく緩和する可能性がある。

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