Optimierung von Zero-Shot-Leistungen durch Prompt-Neuschreibung mit LLMs

Core Concepts

Optimierung von Zero-Shot-Prompting durch Neuschreibung von Prompts für bessere Leistungen.

Abstract

Abstract: Große Sprachmodelle (LLMs) haben Zero-Shot-Aufgabenleistungen revolutioniert. Neue Methode "PROMPTED" optimiert Zero-Shot-Prompts für individuelle Aufgabeninstanzen. PROMPTED übertrifft naive Zero-Shot-Ansätze und starke Baselines. Einführung: LLMs haben die natürliche Sprachverarbeitung revolutioniert. Zero-Shot-Prompting wird als vielseitigeres Paradigma angesehen. Experimente: PROMPTED verbessert die Leistung von LLMs signifikant. PROMPTED zeigt Überlegenheit in verschiedenen Domänen und Aufgabentypen. Schlussfolgerungen: PROMPTED fördert ethische und ehrliche Antworten. Schwächen in symbolischem und visuellem Denken werden identifiziert.

Stats

Unsere umfassende Bewertung basiert auf 13 Datensätzen und 10 Aufgabentypen. PROMPTED übertrifft die Baselines um durchschnittlich 6%.

Quotes

"Optimierung von Zero-Shot-Prompting durch Neuschreibung von Prompts für bessere Leistungen."

Key Insights Distilled From

Instances Need More Care

by Saurabh Sriv... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.02107.pdf

Deeper Inquiries

Wie kann PROMPTED mit schwächeren LLMs wie GPT-3.5 arbeiten?

PROMPTED kann mit schwächeren LLMs wie GPT-3.5 arbeiten, indem es die Fähigkeit des schwächeren Modells nutzt, Hinweise und domänenspezifische Einblicke zu geben, um die Leistung zu steigern. Selbst mit einem schwächeren Rückgrat kann GPT-3.5 durch PROMPTED eine bessere Leistung erzielen und die Baselines mit derselben Konfiguration um durchschnittlich 5% übertreffen. Dies zeigt, dass auch das schwächere GPT-3.5 Hinweise und domänenspezifische Einblicke geben kann, um die Leistung zu verbessern. PROMPTED erzielte den größten Leistungsgewinn auf ToxicChats, wo schwächere LLMs leicht von cleveren und giftigen Hinweisen getäuscht werden können.

Kann ein schwächeres LLM die Rolle von Mmeta spielen, um ein stärkeres Mtask zu überwachen?

Ja, ein schwächeres LLM kann die Rolle von Mmeta spielen, um ein stärkeres Mtask zu überwachen. Die Forschung hat gezeigt, dass ein schwächeres LLM wie GPT-3.5 tatsächlich in der Lage ist, Hinweise und domänenspezifische Einblicke zu geben, um die Leistung des stärkeren LLMs wie GPT-4 zu verbessern. Interessanterweise hat sich gezeigt, dass die Verwendung von GPT-3.5 als Mmeta die Baselines mit derselben Konfiguration um durchschnittlich 5% übertreffen kann. Dies deutet darauf hin, dass ein schwächeres LLM tatsächlich in der Lage ist, Hinweise zu geben und die Leistung eines stärkeren LLMs zu steigern.

Welche Mechanismen können Halluzinationen und Informationsverlust verhindern und die Überprüfung der Ausgabe von LLMs verbessern?

Um Halluzinationen und Informationsverlust zu verhindern und die Überprüfung der Ausgabe von LLMs zu verbessern, können verschiedene Mechanismen implementiert werden: Kontextuelles Verständnis: Durch die Implementierung von Mechanismen, die das kontextuelle Verständnis des LLM verbessern, kann die Fähigkeit zur Erkennung von Halluzinationen und zur Vermeidung von Informationsverlust gestärkt werden. Feedback-Schleifen: Die Einrichtung von Feedback-Schleifen, die es dem LLM ermöglichen, seine Ausgabe zu überprüfen und bei Bedarf zu korrigieren, kann dazu beitragen, unerwünschte Ergebnisse zu minimieren. Strukturierte Ausgabe: Durch die Festlegung von klaren Strukturen und Formatierungen für die Ausgabe des LLM kann die Genauigkeit und Überprüfbarkeit der Ergebnisse verbessert werden. Ethikrichtlinien: Die Implementierung von Ethikrichtlinien und -prüfungen kann dazu beitragen, unethische oder schädliche Ausgaben zu erkennen und zu verhindern. Durch die Kombination dieser Mechanismen kann die Fähigkeit des LLM zur Erzeugung genauer und verlässlicher Ergebnisse verbessert werden, während Halluzinationen und Informationsverlust minimiert werden.