大規模言語モデルによる一般的なプロンプティングへの道筋：メンタルモデルによるアプローチ

Core Concepts

大規模言語モデルにおける一般的なプロンプティングの重要性と効果を探求する。

Abstract

大規模言語モデル（LLMs）は多くのタスクで印象的なパフォーマンスを示していますが、最適なパフォーマンスを達成するためには、特別に設計されたプロンプティング方法が依然として必要です。この研究では、一般的なプロンプティングの概念を導入し、手動で選択やカスタマイズが不要で幅広いタスクで最適またはほぼ最適なパフォーマンスを実現することを目指しています。さらに、シンプルに設計された革新的なMeMo（メンタルモデル）というプロンプティング方法を提案しました。MeMoはさまざまな問題用のメンタルモデルを個々の精神モデルに蒸留し、LLMsが問題に最も適したメンタルモデルを自律的に選択できるようにします。

Stats

大規模言語モデル（LLMs）は多くのタスクで印象的なパフォーマンスを示しています。
MeMoはゼロショット設定で多様なタスクで最先端の結果を実現またはそれに近づけます。

Quotes

"MeMo can achieve or be near to the state-of-the-art results on diverse tasks with GPT-3.5 in zero-shot settings while eliminating manual selection and customization of a well-suited prompt for a specific problem, showing superior generalization capabilities."
"We aspire that our work will inspire further investigation into the development of generalist prompting methods for LLMs."

Key Insights Distilled From

Towards Generalist Prompting for Large Language Models by Mental Models

by Haoxiang Gua... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18252.pdf

Deeper Inquiries

どうすればLLMsが生成したメンタルモデルの正確性や整合性を保証および改善することが可能か？

LLMsが生成したメンタルモデルの正確性や整合性を保証し、改善するためにはいくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、人間が提供した例示やフィードバックを通じて、LLMsの学習過程を調整し、誤りや矛盾点を特定して修正することが重要です。また、複数のメンタルモデルを組み合わせることで、異なる視点から問題にアプローチし、より包括的な解決策を導き出すことも有効です。さらに、自己検証機能や外部知識ベースと連携させることで、生成されたメンタルモデルの信頼性を向上させる手段も考えられます。

他の手法と比較してMeMoが優れている点は何ですか？

MeMoは他の手法に比べていくつかの利点があります。まず第一に、「一般化能力」が高い点が挙げられます。MeMoは幅広い問題領域で優れたパフォーマンスを発揮し、「真の汎用主義者」に近い位置付けであることからその柔軟性や多目的対応能力が際立っています。さらにMeMoは「人間側」と「システム側」という両方から見ても便利で効率的な方法です。人間側では特定問題ごとに最適な戦略選択作業不要だけでなくリソース節約も実現します。「システム側」では自律的な判断・行動能力強化された大規模言語モデル（LLM）向け新契約形式提示方法でもあります。

一般化能力が高いMeMoが将来どのように発展する可能性

今後MeMoは次々進展して以下分野でも活用され得そう：1. 計算コスト削減: 長文プロント情報提供長時間掛かった事象克服必要；prompt compression技術及knowledge distillation技術使用計算コスト低下期待；2. 安全面：エクセンプラー品質及可用度影響精密心理模型选择应对方式;3. 正確度/安定度：精密心理模型正确或连贯保证困難，错误或矛盾发生可能；未来工作可调查如何验证和完善由LLM产生之心理模型，以及如何使其更准确地了解和应用这些心理模型。