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最近論文でよく見かける「いかにしてLLMからよりよい応答を引き出すか」

1. プロンプトエンジニアリングの最適化戦略
   • 大規模言語モデルの性能を最大化するプロンプトエンジニアリングは、単純な質問作成を超えた体系的なアプローチを要求します。現在、様々なチームが研究しているのは、統計的サンプリング手法による品質向上です。これは、一般の人間が一度だけ質問して満足するのとは対照的に、同一のプロンプトから複数の候補回答を生成し、その中から最適解を選択する手法です。
2. マルチリンガル・サンプリングによる品質向上
   • 特に興味深いのはクロスリンガル推論の活用です。同じ質問を英語、日本語、中国語、ドイツ語といった複数言語で実行することで、各言語モデルの学習データの偏りを相互補完し、より堅牢な回答を得られます。これは、モデルが言語ごとに異なる知識表現を持っているという埋め込み空間の多様性を利用します。
3. アンサンブル学習の実装とベンチマーキング
   • 生成された複数の回答に対しては、自動評価システムまたは人手評価による品質判定を行います。これは機械学習でいうアンサンブル学習の一種で、個々のモデル出力の不確実性を集合知によって軽減する効果があります。
4. 計算資源とコストの現実的制約
   • これらは実際に効果を認められています。しかし、この手法には明確な計算コスト上の課題があります。単一回答に比べて何倍ものAPIコールが必要となり、各言語での出力品質を適切に評価するための多言語評価能力も要求されるため、一般ユーザーには現実的ではありません。

Permalink |記事への反応(0) | 23:22

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