【勉強メモ】SELF-REFINEプロンプト
生成された文章を他の言語モデルに評価させ、そのフィードバックに基づいて文章を修正するというプロセスを繰り返すことで、文章の質を高める。
AIエージェントの仕組み：セルフリファイン
結論: AIエージェントは、複数の言語モデルを連携させ、評価と改善を繰り返すことで、より質の高いアウトプットを生成する。
結論に至る説明: AIエージェントは、生成された文章を他の言語モデルに評価させ、そのフィードバックに基づいて文章を修正するというプロセスを繰り返すことで、文章の質を高める。
具体例: ユーザーが文章生成の指示を出すと、AIエージェントは生成した文章を評価モデルに渡し、評価モデルは改善点などを指摘する。そのフィードバックを元に、生成モデルが文章を修正し、再度評価モデルに渡すというサイクルを繰り返す。
結論: このセルフリファインと呼ばれる手法は、様々なタスクにおいて精度向上に貢献することが研究で示されている。
Self-RefineがGPT-3.5やGPT-4などの強力な生成器からの直接生成よりも少なくとも5％、最大で40％以上向上することを示した。
セルフリファインの効果は、モデルの種類、タスクの種類、フィードバックの質などによって大きく異なります。しかし、多くの研究で、セルフリファインによって性能が向上することが示されています。
具体的な例として、以下のような研究結果があります。
コード生成: Googleの研究者らは、セルフリファインをコード生成タスクに適用した結果、GPT-3の性能が大幅に向上したことを報告しています。特に、複雑なコードを生成するタスクにおいて、顕著な効果が見られました。
文章要約: Carnegie Mellon大学の研究者らは、セルフリファインを文章要約タスクに適用した結果、モデルの要約精度が向上したことを報告しています。特に、長い文章を要約するタスクにおいて、効果が確認されました。
翻訳: Facebookの研究者らは、セルフリファインを翻訳タスクに適用した結果、モデルの翻訳精度が向上したことを報告しています。特に、専門用語を含む文章の翻訳において、効果が確認されました。
セルフリファインの効果を高めるためには、以下のような点に注意する必要があります。
適切なフィードバック: セルフリファインの効果は、フィードバックの質に大きく依存します。具体的な問題点や改善点を指摘するような、質の高いフィードバックを与えることが重要です。
モデルの能力: セルフリファインは、モデルの能力に依存します。能力の高いモデルほど、セルフリファインによって大きな効果が期待できます。
タスクの複雑さ: セルフリファインは、タスクの複雑さに依存します。複雑なタスクほど、セルフリファインによって大きな効果が期待できます。
まとめると、セルフリファインは、モデルの性能を向上させるための有効な手法であり、様々なタスクにおいて効果が確認されています。しかし、効果を高めるためには、適切なフィードバックやモデルの能力、タスクの複雑さなどを考慮する必要があります。
◾️プロンプト例
SELF-REFINEにおいてモデルに与えられるフィードバックや修正の指針を示すものです。
例えば、以下のようなプロンプトが考えられます：
ダイアログ応答生成のプロンプト：
"前回の応答に対して、より自然で流暢な表現を追加してください。"
"相手の発言に適切に反応し、対話の流れを維持してください。"
"感情やニュアンスを考慮して、より適切な応答を生成してください。"
数学的推論のプロンプト：
"前回の解答に誤りがある場合は、修正して正確な解を提供してください。"
"問題文の要点を正確に理解し、論理的な推論を行ってください。"
"計算過程や論理的なステップを明確に示し、誤りを修正する際には具体的な誤り箇所を指摘してください。"
＝＝＝資料＝＝＝
コードで実行して確認する。
論文
https://arxiv.org/pdf/2303.17651
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