핵심 개념
Large language models require effective example selection for in-context learning, which Se2 achieves through a sequential-aware method and beam search strategy.
초록
大規模言語モデル(LLMs)のインコンテキスト学習において、適切な例の選択が重要であり、Se2はシーケンシャルな方法とビームサーチ戦略を通じてこれを実現しています。従来の「選択してから整理」パラダイムから逸脱し、例のスコアリング、文脈シーケンス構築、トレーニング、推論パイプラインなどを提案。Se2は競合ベースラインを大幅に上回り、効果的なプロンプト生成を示す。さらに、Se2は例の安定性と適応性を示し、様々なタスクやLLMsで優れたパフォーマンスを発揮します。
통계
Se2は競合ベースラインよりも42%相対的に改善されたことが示されています。
23のNLPタスクでSe2は競合ベースラインを大幅に上回りました。
Se2はランダム選択よりも優れたパフォーマンスを示しました。
Se2は3つの候補シーケンスから最高得点のプロントを見つけることができます。
Se2は1.5Bから7Bまでの異なるサイズのモデル間で常にBM25およびUPRISEよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。
인용구
"Se2 demonstrates superior performance over established baselines, highlighting its ability to generate more effective prompts through beam search."
"Through extensive experimentation, Se2 demonstrated superior performance over established baselines, highlighting its ability to generate more effective prompts through beam search."
"Results demonstrate that as beam size w increases, enlarging the search space, there’s a notable improvement in performance."