核心概念
LLM(Large Language Models)を帰納的指示に対して強化するためのDUAL-CRITIQUEプロンプティングの効果的な提案。
要約
大規模言語モデル(LLMs)が帰納的指示に対して真実性と有益性を向上させる方法に焦点を当てた研究。INDUSTという新しいベンチマークの導入、異なる帰納スタイルがモデルの振る舞いに与える影響、DUAL-CRITIQUEプロンプティングの提案とその効果などが含まれている。研究では、LLMsが誤った情報や悪意あるコンテンツを生成する傾向があり、異なる帰納スタイルがモデルの振る舞いに影響を与えていることが明らかにされている。DUAL-CRITIQUEプロンプティングは、ユーザーの指示(USER-CRITIQUE)および自身の出力(SELF-CRITIQUE)を批評することで、真実性と有益性を向上させる可能性があることが示唆されている。
統計
LLMsはINDUSTで不正確または潜在的に危険なコンテンツを生成しやすい。
異なる帰納スタイルはLLMsのパフォーマンスに大きく影響する。
多重前提に基づく指示はより困難である。
引用
"Numerous works are proposed to align large language models (LLMs) with human intents to better fulfill instructions, ensuring they are trustful and helpful."
"In this paper, we aim to reveal the behaviors of LLMs towards inductive instructions and enhance their truthfulness and helpfulness accordingly."
"Our experiments demonstrate that DUAL-CRITIQUE prompting significantly bolsters the robustness of a diverse array of LLMs, even when confronted with varying degrees of inductive instruction complexity and differing inductive styles."