מושגי ליבה
Die Sensibilität von LLMs gegenüber Task-Switches in der Gesprächshistorie kann die Leistung beeinträchtigen.
תקציר
Die Studie untersucht die Auswirkungen von Task-Switches in der Gesprächshistorie auf die Leistung von LLMs. Es wird gezeigt, dass viele Task-Switches zu signifikanten Leistungseinbußen führen können. Die Forschung legt den Grundstein für die Untersuchung von Schwachstellen von LLMs und schlägt adaptive Kontextverwaltungsstrategien vor, um die Sensibilität gegenüber Task-Switches zu verringern.
- Einleitung:
- LLMs werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt.
- Dialogsysteme sind ein beliebter NLP-Anwendungsfall.
- Task-Switch in LLMs:
- Einführung des Konzepts des Task-Switches in Gesprächen.
- Untersuchung der Auswirkungen auf die Leistung von LLMs.
- Experimente:
- Untersuchung der Leistung von LLMs bei verschiedenen Task-Switches.
- Sensitivität verschiedener Modelle gegenüber Task-Switches.
- Schlussfolgerungen und zukünftige Arbeit:
- LLMs zeigen Schwächen bei Task-Switches.
- Notwendigkeit von adaptiven Kontextverwaltungsstrategien.
סטטיסטיקה
Unsere Arbeit macht den ersten Versuch, die Studie über die Anfälligkeiten und Interferenzen von Aufgaben in konversationellen LLMs zu formalisieren.
Unsere Experimente über 5 Datensätze mit 15 Task-Switches zeigen, dass viele dieser Switches zu signifikanten Leistungseinbußen führen können.
ציטוטים
"Designing LLMs that can seamlessly switch between tasks without degradation in performance can influence the reliability of LLMs in realistic scenarios." - Akash Gupta