論文の概要: Boosting Self-Efficacy and Performance of Large Language Models via Verbal Efficacy Stimulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06669v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 16:54:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:18.990399
• Title: Boosting Self-Efficacy and Performance of Large Language Models via Verbal Efficacy Stimulations
• Title（参考訳）: 言語モデルによる言語モデルの自己効用向上と性能向上
• Authors: Rui Chen, Tailai Peng, Xinran Xie, Dekun Lin, Zhe Cui, Zheng Chen,
• Abstract要約: 本稿では,VES(Verbal Efficacy Stimulations)を紹介する。 VESは、助力や能力といった6つの側面に対処する、励まし、挑発的、批判的な3つの言語プロンプトから構成される。 実験結果から,3種類のVESはLLMの性能を向上し,最も有効なVESはモデルによって異なることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.209999691197948
• License:
• Abstract: Significant improvements have been observed in the zero-shot capabilities of the Large Language Models (LLMs). Due to their high sensitivity to input, research has increasingly focused on enhancing LLMs' performance via direct and simple prompt engineering rather than intricate domain adaptation. Studies suggest that LLMs exhibit emotional intelligence, and both positive and negative emotions can potentially enhance task performances. However, prior interaction prompts have predominantly concentrated on a single stimulus type, neglecting to compare different stimulus effects, examine the influence of varying task difficulties, or explore underlying mechanisms. This paper, inspired by the positive correlation between self-efficacy and task performance within the social cognitive theory, introduces Verbal Efficacy Stimulations (VES). Our VES comprises three types of verbal prompts: encouraging, provocative, and critical, addressing six aspects such as helpfulness and competence. And we further categorize task difficulty, aiming to extensively investigate how distinct VES influence the self-efficacy and task achievements of language models at varied levels of difficulty. The experimental results show that the three types of VES improve the performance of LLMs on most tasks, and the most effective VES varies for different models. In extensive experiments, we have obtained some findings consistent with psychological theories, providing novel insights for future research.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)のゼロショット機能において、重要な改善が見られた。 入力に対する感度が高いことから、複雑なドメイン適応よりも直接的かつ単純なプロンプトエンジニアリングによるLCMの性能向上に重点を置いている。 LLMは感情的知性を示し、肯定的感情と否定的感情の両方がタスクパフォーマンスを高める可能性があることを研究は示唆している。 しかしながら、先行的な相互作用のプロンプトは、主に単一の刺激タイプに集中しており、異なる刺激効果の比較、様々なタスク障害の影響の調査、または基礎となるメカニズムの探索を怠っている。 本稿では,社会的認知理論における自己効力感とタスクパフォーマンスの正の相関に着想を得て,言語効力感刺激(VES)を導入した。 我々のVESは、助力や能力といった6つの側面に対処する、励まし、挑発的、批判的な3つのタイプの言語プロンプトで構成されています。 さらに,VESの違いが言語モデルの自己効力性と課題達成に与える影響を,様々な難易度で広く検討することを目的として,課題難易度を分類した。 実験結果から,3種類のVESはLLMの性能を向上し,最も有効なVESはモデルによって異なることがわかった。 広範な実験において,心理学的理論と整合したいくつかの知見が得られ,今後の研究に新たな知見が得られた。

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