WikiEdge:ArXiv-2407.08995

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本文的基本信息如下：

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  • 標題：Self-Prompt Tuning: Enable Autonomous Role-Playing in LLMs
  • 中文標題：自我提示調優：實現大型語言模型的自主角色扮演
  • 發佈日期：2024-07-12 05:26:24+00:00
  • 作者：Aobo Kong, Shiwan Zhao, Hao Chen, Qicheng Li, Yong Qin, Ruiqi Sun, Xin Zhou, Jiaming Zhou, Haoqin Sun
  • 分類：cs.CL
  • 原文連結：http://arxiv.org/abs/2407.08995v1

摘要：最近在大型語言模型（LLMs）方面的進展展示了它們卓越的角色扮演能力，能夠根據不同的指令和上下文準確模擬各種角色的對話風格和認知過程。研究表明，賦予LLMs專家角色的策略，即角色扮演提示，可以提升它們在相應領域的表現。然而，提示需要針對給定問題進行手動設計，這需要一定的專業知識和反覆修改。為此，我們提出了自我提示調優，使LLMs能夠通過微調自行生成角色扮演提示。我們以LIMA數據集作為基礎語料庫，利用GPT-4為每個數據點註釋角色扮演提示，從而創建了LIMA-Role數據集。然後，我們對Llama-2-7B和Mistral-7B等LLMs進行了LIMA-Role的微調。因此，自我提示調優的LLMs能夠自動為任何給定問題生成專家角色提示。我們在廣泛使用的自然語言處理基準和開放式問題測試中對自我提示調優的LLMs進行了廣泛評估。我們的實證結果表明，自我提示調優的LLMs在大多數數據集上優於標準指令調優的基線。這突顯了利用微調使LLMs自我提示的巨大潛力，從而自動化複雜的提示策略。我們在此發佈數據集、模型和代碼。

章節摘要

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這篇論文提出了一種名為自我提示調整（Self-Prompt Tuning）的新方法，旨在通過微調大型語言模型（LLMs）來實現自動生成角色扮演提示。主要內容包括：

  1. 引言：介紹了大型語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的最新進展，以及角色扮演提示（role-play prompting）如何提升模型性能。指出了現有角色扮演提示策略的局限性，即任務特定性和設計勞動密集性。
  2. 相關工作：回顧了指令調整（Instruction Tuning）和LLMs在角色扮演任務中的能力，以及各種複雜提示策略的研究和實踐。
  3. 自我提示調整：詳細闡述了自我提示調整方法，包括構建LIMA-Role數據集和在該數據集上微調LLMs的過程。
  4. 實驗：通過在8個傳統的NLP基準測試和開放式問題測試上的廣泛評估，展示了自我提示調整LLMs相較於標準指令調整基線在大多數數據集上的性能提升。
  5. 結論：總結了自我提示調整作為一種自動化複雜提示策略的新途徑，並指出了研究的局限性，包括數據規模不足、角色扮演提示設計嘗試有限以及未能在更大規模參數模型上應用該方法。

研究背景

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

  1. 大型語言模型（LLMs）的角色扮演能力：
    • 近期在LLMs領域的進展展示了它們在基於不同指令和上下文模擬各種角色的對話風格和認知過程方面的卓越能力。
    • 研究表明，通過角色扮演提示（role-play prompting）策略，即將LLMs賦予專家角色，可以增強其在相應領域的表現。
  2. 角色扮演提示的局限性：
    • 角色扮演提示雖然是有效的，但它面臨兩個主要限制：一是任務特定性，即角色選擇和提示設計必須針對個別任務量身定製，且通常無法遷移到不同任務；二是提示設計勞動密集，需要大量的領域專業知識和迭代改進，可能耗時且效率低下。
  3. 自我提示調整（Self-Prompt Tuning）的提出：
  4. 自我提示調整的評估與結果：
    • 通過在廣泛使用的NLP基準測試和開放式問題測試上對自我提示調整後的LLMs進行評估，實證結果表明，與標準指令調整基線相比，自我提示調整後的LLMs在大多數數據集上表現更佳。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了通過微調實現LLMs自我提示的潛力，以及自動化複雜提示策略的可能性。作者提出的自我提示調整方法為自動化多樣化的提示策略開闢了新的途徑。

問題與動機

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作者面對的是大型語言模型（LLMs）在角色扮演能力方面的挑戰。具體問題包括：

    • 角色扮演提示（role-play prompting）的設計勞動密集型：為特定任務設計角色扮演提示需要大量的領域專業知識和迭代改進，過程耗時。
    • 角色扮演提示的局限性：現有的角色扮演提示策略通常針對特定任務設計，難以遷移到不同任務，限制了其在更廣泛領域的應用。

研究方法

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這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何開發和評估自我提示調整（self-prompt tuning）方法，以提高大型語言模型（LLMs）在各種任務中的表現。以下是這部分的主要內容：

  1. 自我提示調整（Self-Prompt Tuning）：
    • 提出了自我提示調整的概念，即通過微調（fine-tuning）讓LLMs能夠自動生成適合特定問題的專家角色提示（role-play prompts），從而提高其在相關領域的性能。
  2. LIMA-Role 數據集構建（Construction of LIMA-Role Dataset）：
    • 利用GPT-4為LIMA數據集中的每個數據點生成角色扮演提示，創建了LIMA-Role數據集，該數據集用於後續的LLMs微調。
  3. LLMs 微調（Fine-tuning of LLMs）：
    • 在LIMA-Role數據集上微調了如Llama-2-7B和Mistral-7B等LLMs，使得微調後的模型能夠自動為任何給定問題生成專家角色提示。
  4. 評估（Evaluation）：
    • 通過在8個傳統的自然語言處理（NLP）基準測試和開放式問題測試上廣泛評估自我提示調整後的LLMs，證明了該方法在大多數數據集上相較於標準指令調整基線模型的性能提升。

研究結論

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  1. 自提示調整的提出：作者提出了自提示調整（self-prompt tuning）這一新方法，使大型語言模型（LLMs）能夠通過微調自動生成角色扮演提示（role-play prompts），從而實現自動化的角色扮演提示策略。
  2. LIMA-Role數據集的構建：利用GPT-4對LIMA數據集中的每個數據點進行角色扮演提示的註釋，創建了LIMA-Role數據集，並在此基礎上對LLMs如Llama-2-7B和Mistral-7B進行了微調。
  3. 自提示調整LLMs的有效性：通過在8個傳統的自然語言處理（NLP）基準測試和開放式問題測試上的廣泛評估，實驗結果表明，自提示調整的LLMs在大多數數據集上的表現超過了標準指令調整的基線模型。
  4. 自提示調整的潛力：研究表明，利用微調使LLMs能夠自我提示，從而自動化複雜的提示策略，具有巨大的潛力。作者還發佈了數據集、模型和代碼，以促進未來在自動化更高級提示技術方面的進一步探索。

術語表

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這篇文章的術語表如下：

  • 大型語言模型（Large Language Models, LLMs）：在自然語言處理（NLP）領域中，大型語言模型指的是具有大量參數的深度學習模型，它們能夠理解和生成文本。
  • 角色扮演提示（Role-play prompting）：一種提示策略，通過讓語言模型扮演特定角色來增強其在特定任務中的性能。
  • 自我提示調整（Self-prompt tuning）：一種通過微調語言模型，使其能夠自動生成適合特定問題的專家角色提示的方法。
  • LIMA數據集（LIMA dataset）：一個用於語言模型微調的高質量小規模數據集，包含單輪和多輪對話。
  • 指令調整（Instruction tuning）：一種微調技術，通過在多樣化的NLP數據集上微調LLMs，使其能夠遵循人類的指令。
  • 角色扮演能力（Role-playing Abilities）：指語言模型在角色扮演任務中展現出的適應性和交互能力。
  • 最少至最多提示（Least-to-most prompting）：一種提示策略，通過將原始問題分解成更簡單的子問題並依次解決它們。
  • 自我提煉提示（Self-refine prompting）：一種提示策略，首先生成輸出，然後使用同一語言模型提供反饋和改進，迭代地改進初始輸出。
  • 思維樹提示（Tree-of-thought prompting）：一種提示策略，將潛在的推理路徑表示為分支樹結構，並使用搜索算法探索和識別正確的推理路徑。
  • LIMA-Role數據集（LIMA-Role dataset）：LIMA數據集的增強版本，通過GPT-4添加了角色扮演提示。
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