論文の概要: Effects of Prompt Length on Domain-specific Tasks for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14255v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 04:42:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:30:12.956008
• Title: Effects of Prompt Length on Domain-specific Tasks for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのドメイン特化課題に対するプロンプト長の影響
• Authors: Qibang Liu, Wenzhe Wang, Jeffrey Willard,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、様々な自然言語タスクにおける強力なパフォーマンスに対して、大きな注目を集めている。 本稿では,モデル設計がドメイン固有タスクの実行能力にどのように影響するか,という研究ギャップを埋めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5340380105092826
• License:
• Abstract: In recent years, Large Language Models have garnered significant attention for their strong performance in various natural language tasks, such as machine translation and question answering. These models demonstrate an impressive ability to generalize across diverse tasks. However, their effectiveness in tackling domain-specific tasks, such as financial sentiment analysis and monetary policy understanding, remains a topic of debate, as these tasks often require specialized knowledge and precise reasoning. To address such challenges, researchers design various prompts to unlock the models' abilities. By carefully crafting input prompts, researchers can guide these models to produce more accurate responses. Consequently, prompt engineering has become a key focus of study. Despite the advancements in both models and prompt engineering, the relationship between the two-specifically, how prompt design impacts models' ability to perform domain-specific tasks-remains underexplored. This paper aims to bridge this research gap.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械翻訳や質問応答など様々な自然言語タスクにおいて,大きな言語モデルが特に注目を集めている。 これらのモデルは、様々なタスクにまたがって一般化する印象的な能力を示している。 しかし、金融感情分析や金融政策理解といったドメイン固有のタスクに対処する効果は、専門知識や正確な推論を必要とすることが多いため、議論の的となっている。 このような課題に対処するため、研究者はモデルの能力を解き放つための様々なプロンプトを設計した。 入力プロンプトを慎重に作成することで、研究者はこれらのモデルにより正確な応答をもたらすよう誘導することができる。 そのため、素早い工学が研究の重要な焦点となっている。 モデルとプロンプトエンジニアリングの進歩にもかかわらず、2つの特定の設計の関係は、設計がドメイン固有のタスクを過小評価するモデルの性能にどのように影響するかに関係している。 本稿は、この研究ギャップを埋めることを目的としている。

関連論文リスト

• LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
  本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。 このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。 本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:57:34Z)
• A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
  この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。 50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。 発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:54:56Z)
• Materials science in the era of large language models: a perspective [0.0]
  大きな言語モデル(LLM)は、その印象的な能力によってかなりの関心を集めている。 この論文は、様々なタスクや規律にわたる曖昧な要求に対処する能力は、研究者を支援する強力なツールになり得ると論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T17:34:25Z)
• Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate [95.10641301155232]
  複数の言語モデルインスタンスが共通の最終回答に到達するために、複数のラウンドで個別の応答と推論プロセスを提案し、議論する言語応答を改善するための補完的なアプローチを提案する。 以上の結果から,本手法は様々なタスクにおける数学的・戦略的推論を著しく向上させることが示唆された。 我々のアプローチは、既存のブラックボックスモデルに直接適用され、調査するすべてのタスクに対して、同じ手順とプロンプトを使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:55:11Z)
• Language Model Behavior: A Comprehensive Survey [5.663056267168211]
  本稿では,タスク固有の微調整前における英語モデル行動に関する最近の250以上の研究について論じる。 モデルが数十億のパラメータにスケールするにつれて、生成テキストの品質は劇的に向上するが、モデルはまだ、非現実的な応答、常識的エラー、暗記されたテキスト、社会的偏見の傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T23:54:26Z)
• Unifying Molecular and Textual Representations via Multi-task Language Modelling [11.474894472719543]
  化学・自然言語の両領域で幅広いタスクを解くことができる,最初のマルチドメインマルチタスク言語モデルを提案する。 我々のモデルは、単一のドメインやタスク固有のモデルに対して、高価な事前トレーニングを必要とせずに、化学と自然言語を同時に扱うことができる。 我々の研究は、そのようなモデルが物理科学の発見を堅牢かつ効率的に加速できることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-29T23:56:45Z)
• Analyzing the Limits of Self-Supervision in Handling Bias in Language [52.26068057260399]
  我々は、言語モデルが、認識、識別、抽出、言い換えの4つのタスクのセマンティクスをいかにうまく捉えているかを評価する。 分析の結果,言語モデルでは,ジェンダーや政治的アフィリエイトなど,様々なバイアス次元にまたがって,これらのタスクを広範囲にわたって実行することが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T05:36:08Z)
• Structural analysis of an all-purpose question answering model [0.42056926734482064]
  我々は,我々が導入した新しい汎用質問応答モデルの構造分析を行う。 驚くべきことに、このモデルはタスク間の強い伝達効果がなくてもシングルタスクのパフォーマンスを維持する。 我々は,特定のタスクに特化しているアテンションヘッドと,マルチタスクとシングルタスクの両方において,他のタスクよりも学習しやすいアテンションヘッドを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T09:20:44Z)
• Knowledge as Invariance -- History and Perspectives of Knowledge-augmented Machine Learning [69.99522650448213]
  機械学習の研究は転換点にある。 研究の関心は、高度にパラメータ化されたモデルのパフォーマンス向上から、非常に具体的なタスクへとシフトしている。 このホワイトペーパーは、機械学習研究におけるこの新興分野の紹介と議論を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T15:07:19Z)
• Positioning yourself in the maze of Neural Text Generation: A Task-Agnostic Survey [54.34370423151014]
  本稿では, ストーリーテリング, 要約, 翻訳など, 世代ごとのタスクインパクトをリレーする手法の構成要素について検討する。 本稿では,学習パラダイム,事前学習,モデリングアプローチ,復号化,各分野における重要な課題について,命令的手法の抽象化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T17:54:42Z)
• Towards Improved Model Design for Authorship Identification: A Survey on Writing Style Understanding [30.642840676899734]
  著者識別タスクは言語スタイルに大きく依存している。 手作りの機能セットに基づく従来の機械学習手法は、すでにパフォーマンスの限界に近づいている。 スタイル関連タスクにおける卓越した手法を概説し、それらの組み合わせがトップパフォーマンスモデルでどのように使われているかを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T05:17:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。