大規模言語モデルにおけるプロンプティング手法の包括的な調査

Core Concepts

大規模言語モデルの性能を最大限に引き出すためには、適切なプロンプティング手法を用いることが重要である。本論文では、大規模言語モデルに対するさまざまなプロンプティング手法について包括的に調査し、分類を行う。

Abstract

本論文は、大規模言語モデル(LLM)におけるプロンプティング手法について包括的に調査したものである。 まず、言語モデルの発展の歴史を概説し、LLMの台頭と、それに伴うプロンプティング手法の重要性について述べている。プロンプティングとは、LLMの出力を所望の方向に誘導するための特定の入力や命令を提供することを指す。 次に、プロンプティング手法を人手作成と自動生成の2つに分類し、さらに自動生成プロンプトを離散型と連続型に細分化している。離散型プロンプトは実際のテキストを入力として使用するのに対し、連続型プロンプトはLLMの埋め込み空間内のベクトルを入力として使用する。 さらに、プロンプトの目的に基づいて、タスク指向型、生成補助型、リソース/ツール拡張型の3つに分類している。タスク指向型は単純にタスクを達成することが目的であるのに対し、生成補助型は中間推論ステップの生成や知識の生成を目的としている。リソース/ツール拡張型は外部リソースやツールを活用してプロンプトの効果を高めることを目的としている。 各分類に属する代表的な研究手法について詳しく解説しており、プロンプティング研究の現状を包括的に把握できる。 最後に、プロンプティング手法における未解決の課題として、サブ最適なプロンプトへの対処、構造化データの扱い、答案生成の自動化、プロンプト注入への対策などを指摘している。これらの課題は今後の研究の方向性を示唆するものである。

Stats

大規模言語モデルは、パラメータ数、学習データ量、計算リソースの増大により、従来の言語モデルを大きく上回るパフォーマンスを発揮する。 プロンプティングは、大規模言語モデルの潜在能力を引き出すための重要な手法である。 自動生成プロンプトは、手作成プロンプトの限界を克服するために研究されている。

Quotes

"LLMsは、事前学習と少量の例示的入出力(few-shot)によって、広範な自然言語処理タスクを実行できる能力を示している。" "プロンプティングは、LLMの出力を所望の方向に誘導するための重要な手法である。" "自動生成プロンプトは、手作成プロンプトの最適性の問題を解決する可能性がある。"

Key Insights Distilled From

A Survey on Prompting Techniques in LLMs

by Prabin Bhand... at arxiv.org 04-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.03740.pdf

Deeper Inquiries

どのようなプロンプティング手法の革新が期待されるだろうか。

大規模言語モデルの性能向上に伴い、プロンプティング手法の革新がますます重要となっています。将来的に期待されるプロンプティング手法の革新には、以下のようなものが考えられます。 多様な構造化データへの対応: 現在のプロンプティング手法は、主にテキストデータに焦点を当てていますが、将来的には表や木構造、グラフなど、さまざまな構造化データ形式に対応できる手法が求められるでしょう。これにより、より多様なタイプのタスクに対応できるようになります。 回答エンジニアリングの改善: LLMが生成するテキストから意味のある回答を抽出するための技術である回答エンジニアリングの改善が重要です。特に、生成されたテキストから正確な回答を自動的に抽出する手法の開発が期待されます。 プロンプトインジェクションへの対処: プロンプトインジェクションは、LLMの振る舞いを操作するための手法であり、不適切な結果を導く可能性があります。将来的には、このような倫理的な問題に対処するためのセキュリティ対策や検出手法が重要となるでしょう。 これらの革新的なプロンプティング手法の開発により、LLMの能力や応用範囲がさらに拡大し、より高度なタスクに対応できるようになると期待されています。

手作成プロンプトと自動生成プロンプトの長所短所はどのように異なるか。両者の組み合わせによる相乗効果は期待できるだろうか。

手作成プロンプトは、人間の直感に基づいて作成されるため、特定のタスクに適したプロンプトを作成できる利点があります。一方で、手作成プロンプトは労力がかかる上に、特定のタスクに固有のものになりがちで再利用性が低いという欠点があります。 自動生成プロンプトは、手作成プロンプトよりも効率的に大量のプロンプトを生成できる利点があります。自動生成プロンプトは、データ駆動型アプローチや機械学習アルゴリズムを活用して、多様なプロンプトを生成することが可能です。しかし、自動生成プロンプトは人間の直感や知識を反映しづらいという欠点があります。 両者の組み合わせによる相乗効果は期待できます。手作成プロンプトの洞察力や専門知識と、自動生成プロンプトの効率性や多様性を組み合わせることで、より効果的なプロンプティング手法が実現できるでしょう。例えば、自動生成プロンプトを用いて大量の候補を生成し、その中から手作成プロンプトによって選別するなど、両者の長所を最大限に活かすことが重要です。

プロンプティング手法の発展により、大規模言語モデルはどのような新たな能力を発揮できるようになるだろうか。

プロンプティング手法の発展により、大規模言語モデル（LLM）はさまざまな新たな能力を発揮できるようになります。具体的には以下のような点が挙げられます。 推論能力の向上: プロンプティング手法によって、LLMは推論タスクにおいてより高度な能力を発揮できるようになります。例えば、Chain of ThoughtやSelf-Consistencyなどのプロンプティング手法を活用することで、LLMが論理的な推論を行う能力が向上します。 知識生成と活用: 生成知識プロンプティングなどの手法によって、LLMはタスクに特化した知識を生成し、それを活用する能力が向上します。これにより、LLMがより複雑なタスクに対応できるようになります。 外部リソースの統合: 外部ツールやリソースを組み込んだプロンプティング手法によって、LLMは外部情報を活用してタスクを遂行する能力が向上します。例えば、プログラム支援言語モデル（PAL）などの手法を活用することで、LLMがプログラミング言語のような出力を生成する能力が向上します。 これらの新たな能力によって、LLMはより高度なタスクに挑戦し、さらなる応用範囲を開拓することが期待されます。