Principled Instructions

• Related Project: Private
• Category: Paper Review
• Date: 2024-05-28

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

• url: https://arxiv.org/abs/2312.16171
• pdf: https://arxiv.org/pdf/2312.16171
• html https://arxiv.org/html/2312.16171v1
• abstract: This paper introduces 26 guiding principles designed to streamline the process of querying and prompting large language models. Our goal is to simplify the underlying concepts of formulating questions for various scales of large language models, examining their abilities, and enhancing user comprehension on the behaviors of different scales of large language models when feeding into different prompts. Extensive experiments are conducted on LLaMA-1/2 (7B, 13B and 70B), GPT-3.5/4 to verify the effectiveness of the proposed principles on instructions and prompts design. We hope that this work can provide a better guide for researchers working on the prompting of large language models. Project page is available at this https URL.

Contents

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

TL;DR

• 프롬프트의 중요성: 언어 모델의 반응을 최적화하기 위해 프롬프트 엔지니어링의 필요성 강조
• 프롬프트 최적화 방법: 구체적이고 명확한 프롬프트 사용으로 언어 모델의 반응 질 개선
• 실험 결과: 다양한 크기의 모델에서 실험을 통해 프롬프트 최적화의 효과 입증

[서론: 프롬프트 엔지니어링의 필요성]

대규모 언어모델(LLMs)은 다양한 도메인에서 우수한 능력을 보여주고 있습니다. 하지만 사용자가 모델과 효율적으로 상호작용하기 위해서는 어떻게 프롬프트를 설계하고 최적화할지에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 이 연구에서는 사용자가 언어 모델과 더 효과적으로 소통할 수 있도록 돕는 방법을 제시합니다.

[프롬프트 최적화의 필요성]

대부분의 사용자와 개발자들에게 특정 작업에 대한 LLM의 직접적인 파인튜닝은 비효율적이고 비실용적입니다. 이에 대한 대안으로 프롬프트 엔지니어링이 주목받고 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 특정 작업을 위한 명확하고 구체적인 지시를 포함하도록 프롬프트를 설계하는 기술입니다.

[기초 이론과 선행 연구]

프롬프트는 언어 모델이 사용자의 질문이나 요청에 어떻게 반응할지 결정하는 중요한 요소입니다. 예를 들어, 복잡한 수학 문제에 대한 설명을 요구할 때, 구체적인 문제 상황을 설명하는 프롬프트가 모델이 더 정확한 답변을 생성하는 데 도움을 줍니다. 선행 연구에서는 프롬프트가 언어 모델의 반응에 미치는 영향을 조사하며, 특히 적절한 예시를 포함시키는 것이 모델의 반응을 향상시킨다는 결과를 보여줍니다.

[연구 방법: 프롬프트의 최적화 전략]

이 연구에서는 언어 모델에게 주어진 명령이나 질문이 명확하게 이해될 수 있도록 프롬프트를 최적화하는 여러 전략을 제안합니다. 특히, 다음과 같은 전략을 중점적으로 다룹니다.

1. 명확성과 구체성: 프롬프트는 가능한 명확하고 구체적이어야 합니다. 모호하거나 불필요한 정보는 제거하여 모델이 요구하는 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
2. 상황적 맥락 제공: 프롬프트에 작업과 관련된 배경 정보나 도메인 특정 용어를 포함시키면 모델이 더 정확한 맥락에서 반응할 수 있습니다.
3. 작업 지향성: 프롬프트는 주어진 작업과 밀접하게 연결되어야 합니다. 이를 위해 질문 형식, 명령어 사용 또는 채우기 형식의 문장을 적절히 사용합니다.

[프롬프트 가이드 색인마킹]

[수식의 활용]

특히 수학 문제 같은 경우, 프롬프트에 수식을 포함시켜 구체적인 문제 상황을 명확하게 전달합니다. 예를 들어, 수학 문제의 경우 다음과 같은 형식을 사용할 수 있습니다.

이와 같은 수식 포함은 모델이 정확하고 관련성 높은 답변을 생성하도록 유도합니다.

[실험 결과 및 평가]

다양한 크기의 언어 모델을 사용하여 프롬프트 최적화 전략의 효과를 실험적으로 검증했습니다. 특히, 프롬프트 최적화가 모델의 반응 품질을 평균 57.7% 향상시켰다는 결과를 얻었습니다. 이는 프롬프트 엔지니어링이 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다.