Concetti Chiave
Optimierung von Zero-Shot-Leistungen durch Prompt-Neuschreibung mit LLMs.
Sintesi
Inhaltsverzeichnis:
Zusammenfassung
Einführung von PROMPTED
Experimente und Ergebnisse
Generalisierung von PROMPTED
Förderung harmloser und ehrlicher Antworten
Verwendung von GPT-3.5 als Meta LLM
Ablationsstudie
Schlussfolgerungen
Einschränkungen und ethische Erwägungen
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Zusammenfassung:
Die Studie untersucht die Optimierung von Zero-Shot-Leistungen von Large Language Models (LLMs) durch die Neuschreibung von Prompts auf Instanzebene. Das vorgestellte Verfahren PROMPTED zeigt eine signifikante Verbesserung der Leistungen im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen. Es fördert harmlose und ehrliche Antworten und zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Verwendung von GPT-3.5 als Meta LLM.
Einführung von PROMPTED:
Die Studie stellt PROMPTED vor, einen Ansatz zur Optimierung von Zero-Shot-Leistungen von LLMs durch die Neuschreibung von Prompts auf Instanzebene. Es wird gezeigt, dass diese Methode die Leistungen verbessert und zu ethisch vertretbaren Antworten führt.
Experimente und Ergebnisse:
Die Experimente zeigen, dass PROMPTED die Leistungen auf verschiedenen Aufgabentypen verbessert und eine Generalisierung über verschiedene Domänen und Aufgabentypen ermöglicht. Es fördert harmlose und ehrliche Antworten und zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Verwendung von GPT-3.5 als Meta LLM.
Generalisierung von PROMPTED:
Die Studie untersucht die Generalisierungsfähigkeit von PROMPTED über verschiedene Domänen und Aufgabentypen. Es zeigt eine robuste Leistung auf neuen Aufgabentypen und Domänen, während es bei symbolischem Denken Schwierigkeiten hat.
Förderung harmloser und ehrlicher Antworten:
PROMPTED zeigt eine verbesserte Handhabung von schädlichen Anfragen und fördert ehrliche Antworten. Es kann auch schädliche Anfragen mit mehr Anweisungen und Hinweisen umschreiben.
Verwendung von GPT-3.5 als Meta LLM:
Die Studie zeigt, dass die Verwendung von GPT-3.5 als Meta LLM vielversprechende Ergebnisse liefert und sogar die Leistungen von GPT-4 übertreffen kann.
Ablationsstudie:
Die Ablationsstudie bestätigt die Notwendigkeit von "Mtask in the loop" während der Prompt-Neuschreibung für bessere Leistungen.
Schlussfolgerungen:
Die Studie hebt die Effektivität von PROMPTED hervor und zeigt das Potenzial zur Verbesserung von Zero-Shot-Leistungen von LLMs durch Prompt-Optimierung auf Instanzebene.
Statistiche
PROMPTED signifikant verbessert Zero-Shot-Leistungen
Verwendung von GPT-3.5 als Meta LLM zeigt vielversprechende Ergebnisse
Generalisierung von PROMPTED über verschiedene Domänen und Aufgabentypen
Citazioni
"Optimierung von Zero-Shot-Leistungen durch Prompt-Neuschreibung mit LLMs."
"PROMPTED zeigt eine signifikante Verbesserung der Leistungen im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen."