Temel Kavramlar
RankPrompt introduces a new prompting method that enhances Large Language Models' reasoning performance by self-ranking responses through comparisons.
Özet
Large Language Models (LLMs) have shown impressive reasoning abilities but are prone to logical errors.
RankPrompt breaks down the ranking problem into comparisons among diverse responses, improving reasoning performance.
Experiments show significant enhancements in ChatGPT and GPT-4 reasoning tasks with up to 13% improvement.
RankPrompt excels in LLM-based automatic evaluations, aligning with human preferences 74% of the time.
The method demonstrates robustness against variations in response orderings and inconsistencies.
İstatistikler
大規模言語モデル(LLMs)は印象的な推論能力を示しているが、論理的なエラーに陥りやすい。
RankPromptはランキング問題を多様な応答間の比較に分解し、推論パフォーマンスを向上させる。
実験では、ChatGPTとGPT-4の推論タスクで最大13%の改善が示されている。
RankPromptはLLMベースの自動評価で優れた成績を収め、人間の好みと74%一致している。
この手法は、応答順序や一貫性の変化に対する堅牢性を示しています。