プロンプトアンサンブルはLLMをより信頼性のあるものにします

プロンプトアンサンブルはLLMを信頼性向上させます

どんな言語モデルでも最大限に活用するためのシンプルな戦略…

大規模な言語モデル（LLM）を扱ったことのある人は、プロンプトエンジニアリングは非公式で困難なプロセスであることを知っています。プロンプトのわずかな変更がモデルの出力に大きな変化をもたらすことがあり、プロンプトの変更の影響を予測することは困難です（場合によっては不可能です）、そしてプロンプトの振る舞いは使用されているモデルの種類に大きく依存します。プロンプトエンジニアリングの脆弱性は、LLMを使用してアプリケーションを作成する際に考えるときの厳しい現実です。モデルの振る舞いを予測できないのであれば、このモデルを中心に信頼性のあるシステムを構築することはできないでしょう。LLMは非常に能力が高いですが、この問題により、実用的なシナリオでの使用が複雑化されます。

「プロンプティングは、プロンプトへのわずかな変更がモデルの予測に大きな変動をもたらす脆弱なプロセスであり、したがって、タスクに対して苦心して完璧なプロンプトを設計するために多大な努力が注がれています。」- [2]から引用

LLMの脆弱性を考慮して、これらのモデルをより正確で信頼性の高いものにする技術を見つけることが最近の研究トピックとなっています。この概要では、特にプロンプトアンサンブルという技術に焦点を当てます。単純に言えば、プロンプトアンサンブルは同じ問題を解決するために意図された多様なプロンプトのセットです。LLMの信頼性を向上させるために、質問に対して複数の異なる入力プロンプトでLLMにクエリを行い、最終的な回答を推論する際にモデルの各応答を考慮することで回答を生成できます。後述するように、このトピックに関する一部の研究は非常に技術的です。ただし、これらの技術の基本的なアイデアはシンプルであり、LLMのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。そのため、プロンプトアンサンブルはLLMの信頼性を向上させるためのアプローチとして非常に有用な手法となっています。

背景

プロンプトアンサンブルとLLMの信頼性について最近の研究について学ぶ前に、この概要をより完全かつ理解しやすくするために、LLMに関連するいくつかの核心的な概念と背景情報について見てみましょう。

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