[論文紹介#7]質問のためには原則的な指示だけで十分

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本日の論文

Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4

この論文は、大規模言語モデル(LLMs)とのやり取りを改善するための26の原則的な指示を提案し、それらの効果を様々なモデルで実験的に検証した研究です。

以下は、LLMを活用して論文の内容を要約したものになります。

概要

この論文では、大規模言語モデルへの質問とプロンプトの作成プロセスを合理化するために設計された26の指導原則を紹介します。

我々の目標は、様々な規模の大規模言語モデルに対する質問を定式化する基本概念を簡略化し、それらの能力を検証し、異なるプロンプトを与えた際の異なる規模の大規模言語モデルの挙動について、ユーザーの理解を深めることです。

提案した原則の有効性を検証するため、LLaMA-1/2（7B、13B、70B）、GPT-3.5/4に対して広範な実験を行いました。我々はこの研究が、大規模言語モデルのプロンプティングに取り組む研究者にとってより良いガイドを提供できることを期待しています。

イントロダクション

大規模言語モデル（LLM）のようなChatGPTは、質問応答、数学的推論、コード生成など、様々な領域でその能力を示しています。しかし、最適な指示やプロンプトの設計に関しては、一般ユーザーにとって不明確な場合があります。本研究では、LLMとのやり取りや質問の際の謎を解明し、単にプロンプトを適切に作成することで、事前学習済みLLMの応答の質を向上させることを目指しています。

関連研究

大規模言語モデル

GoogleのBERTは文脈理解を双方向訓練アプローチで革新し、T5は様々なNLPタスクを単一のフレームワークに統合しました。GPTシリーズは、教師なし学習のためのトランスフォーマーアーキテクチャを活用したモデルを導入し、GPT-3は1750億パラメータで幅広い言語タスクで熟練した能力を示しました。その他、Gopher、LLaMA、Chinchilla、Mistral、GPT-4、Geminiなど、効率性と性能を向上させた様々なモデルが登場しています。

プロンプティング

プロンプティングは、LLMとの相互作用の独特な側面として発展し、モデルの微調整を必要としない簡便さが特徴です。初期の研究では、プロンプト設計の変更がモデルの性能と出力に大きな影響を与えることが示されました。近年の研究では、プロンプトの意味的・文脈的なニュアンスの理解に焦点が当てられています。Ask-Me-Anything、Chain-of-Thought、least-to-most prompting、Directional Stimulus Promptingなど、様々なプロンプティング手法が提案されています。

原則

動機

事前学習済みで調整されたLLMが生成する応答の質は、ユーザーが提供するプロンプトや指示の質に直接関係しています。そのため、LLMが理解し効果的に応答できるプロンプトを作成することが重要です。本研究の主な焦点は、出力の質を向上させるためのプロンプトの作成とカスタマイズの方法論です。

概要

26の原則を提案し、これらを5つのカテゴリーに分類しています：(1)プロンプト構造と明確さ、(2)特異性と情報、(3)ユーザー相互作用と関与、(4)内容と言語スタイル、(5)複雑なタスクとコーディングプロンプト。

設計原則

プロンプトと指示の作成に関する複数の指針を確立しています。これには簡潔性と明確さ、文脈関連性、タスクの整合性、例示、バイアスの回避、段階的なプロンプティングなどが含まれます。また、プロンプトは柔軟で反復可能であるべきで、モデルの性能とフィードバックに基づいて調整可能であるべきとしています。

実験

セットアップと実装の詳細

ATLAS(A LLM Inquiry Principle Benchmark)を使用して評価を行いました。これは、原則的なプロンプト評価のために手作業で作成されたベンチマークです。標準的なサブセットと推論などの複雑なタスクに特化した難しいサブセットを含んでいます。

モデルと評価指標

LLaMA-1/2の7B、13Bモデル、LLaMA-2-70B-chat、GPT-3.5、GPT-4を基本モデルとして使用しました。これらのモデルを小規模（7Bモデル）、中規模（13B）、大規模（70B、GPT-3.5/4）に分類しています。評価は「ブースティング」と「正確性」の2つの設定で行われました。

結果

小規模、中規模、大規模LLMsの結果

全体的に、提案された原則はすべての規模のLLMsで大幅な改善をもたらしました。特に大規模モデルでは、特定の原則（2、5、15、16、25、26）で最も大きな改善が見られました。正確性に関しては、小規模・中規模モデルで10%〜40%、大規模モデルで40%以上の精度を達成しました。

個別LLMsの結果

個々のモデルと原則について、応答の質の改善を示しています。平均して、異なるLLMs間で50%の安定した改善が見られました。正確性については、モデルのサイズが大きくなるほど、正確性の向上が大きくなる傾向が観察されました。

結論

26の原則を通じて、LLMの入力コンテキストの重要な要素に焦点を当て、質の高い応答を生成する能力を向上させました。実験結果は、この戦略が応答の関連性、簡潔性、客観性を向上させることを示しています。

制限事項と議論

提案された26の原則は、多様な質問に対するLLMの応答の質を向上させることを目的としていますが、非常に複雑または高度に専門化された質問に対しては、これらの原則の有効性が低下する可能性があります。また、7つの異なる言語モデルで原則を評価しましたが、テストされたものとは異なるアーキテクチャを持つモデルは、これらの原則に異なる方法で反応する可能性があることを認識することが重要です。