論文の概要: Adaptive Prompting: Ad-hoc Prompt Composition for Social Bias Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06487v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 14:06:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:45.330996
• Title: Adaptive Prompting: Ad-hoc Prompt Composition for Social Bias Detection
• Title（参考訳）: Adaptive Prompting:ソーシャルバイアス検出のためのアドホックプロンプト構成
• Authors: Maximilian Spliethöver, Tim Knebler, Fabian Fumagalli, Maximilian Muschalik, Barbara Hammer, Eyke Hüllermeier, Henning Wachsmuth,
• Abstract要約: 本稿では,与えられた入力に対する最適プロンプト合成アドホックを予測する適応的プロンプト手法を提案する。 我々は,意味的理解を必要とする文脈に依存した社会的偏見検出にアプローチを適用した。 我々の手法は高い検出性能を確実に保証し、いくつかの設定で最善である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.836788377666
• License:
• Abstract: Recent advances on instruction fine-tuning have led to the development of various prompting techniques for large language models, such as explicit reasoning steps. However, the success of techniques depends on various parameters, such as the task, language model, and context provided. Finding an effective prompt is, therefore, often a trial-and-error process. Most existing approaches to automatic prompting aim to optimize individual techniques instead of compositions of techniques and their dependence on the input. To fill this gap, we propose an adaptive prompting approach that predicts the optimal prompt composition ad-hoc for a given input. We apply our approach to social bias detection, a highly context-dependent task that requires semantic understanding. We evaluate it with three large language models on three datasets, comparing compositions to individual techniques and other baselines. The results underline the importance of finding an effective prompt composition. Our approach robustly ensures high detection performance, and is best in several settings. Moreover, first experiments on other tasks support its generalizability.
• Abstract（参考訳）: 命令微調整の最近の進歩は、明示的な推論ステップなど、大規模言語モデルのための様々なプロンプト技術の開発につながっている。 しかし、テクニックの成功は、タスク、言語モデル、提供されたコンテキストなど、さまざまなパラメータに依存する。 したがって、効果的なプロンプトを見つけることは、しばしば試行錯誤のプロセスである。 自動プロンプトへの既存のアプローチは、技法の構成や入力への依存に代えて、個々のテクニックを最適化することを目的としている。 このギャップを埋めるために、与えられた入力に対して最適なプロンプト合成をアドホックに予測する適応的プロンプト手法を提案する。 本手法は,意味的理解を必要とする文脈に依存した,社会的偏見検出に応用する。 3つのデータセット上の3つの大きな言語モデルで評価し、構成を個々の技術や他のベースラインと比較した。 その結果、効果的なプロンプト構成を見つけることの重要性が浮き彫りになった。 我々の手法は高い検出性能を確実に保証し、いくつかの設定で最善である。 さらに、他のタスクに関する最初の実験は、その一般化性を支持する。

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