Eine neue Möglichkeit, grosse Sprachmodelle zu bewerten

Die Bewertung von grossen Sprachmodellen (LLMs) ist wichtig, um zu verstehen, wie gut sie bei verschiedenen Aufgaben abschneiden. Traditionelle Methoden wenden normalerweise denselben Ansatz für alle Aufgaben an, was vielleicht nicht die Komplexität jeder Aufgabe genau widerspiegelt. Um dieses Problem zu lösen, stellen wir eine neue Methode zur Bewertung von LLMs vor, die Hierarchical Prompting Taxonomy (HPT) genannt wird. Dieses System nutzt ein Framework mit verschiedenen Arten von Aufforderungen, die von einfach bis komplex reichen, um zu messen, wie gut LLMs mit verschiedenen Aufgaben umgehen können.

#Der Bedarf an besseren Bewertungsmethoden

Grosse Sprachmodelle haben das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung verändert und signifikante Verbesserungen in vielen Anwendungen bereitgestellt. Es bleibt jedoch eine Herausforderung, zu beurteilen, wie gut diese Modelle in verschiedenen Datensätzen und Aufgaben abschneiden. Traditionelle Aufforderungsmethoden führen oft zu schlechten Bewertungen, da sie alle Aufgaben gleich behandeln, ohne deren Komplexität zu berücksichtigen. Das zeigt, dass es bessere Bewertungsstrategien braucht, die sich an verschiedenen Schwierigkeitsgraden der Aufgaben anpassen können.

#Hierarchical Prompt Framework (HPF)

Das Hierarchical Prompt Framework (HPF) besteht aus fünf verschiedenen Aufforderungsstrategien, die jeweils für unterschiedliche Komplexitätsstufen von Aufgaben geeignet sind. So bekommt das Modell die richtige Aufforderung entsprechend den Anforderungen der Aufgabe. Hier sind die fünf Strategien:

1. Role Prompting: Das Modell erhält eine spezifische Rolle zu spielen, ohne detaillierten Kontext.
2. Zero-Shot Chain-of-Thought Prompting: Das Modell wird gebeten, ein Problem Schritt für Schritt ohne Beispiele zu durchdenken.
3. Three-Shot Chain-of-Thought Prompting: Das Modell erhält drei Beispiele, um sein Denken zu leiten.
4. Least-to-Most Prompting: Das Modell wird durch einfachere Aufgaben geführt, bevor es kompliziertere angeht.
5. Generated Knowledge Prompting: Das Modell nutzt zusätzliche Informationen, um sein Verständnis der Aufgabe zu verbessern.

Durch die Anwendung dieser Strategien wird der Bewertungsprozess effektiver und aufschlussreicher.

#Einführung in die Hierarchical Prompting Taxonomy (HPT)

Die Hierarchical Prompting Taxonomy (HPT) bietet einen strukturierten Ansatz zur Bewertung, wie gut LLMs bei verschiedenen Aufgaben abschneiden. Jede Aufforderungsart ist basierend auf der Komplexität der Aufgabe organisiert, was ein klareres Verständnis der Fähigkeiten eines Modells ermöglicht. Die HPT generiert einen Score, der als Hierarchical Prompting Score (HP-Score) bezeichnet wird und angibt, wie gut das Modell verschiedene Aufgaben bewältigen kann.

#Adaptives Hierarchical Prompt Framework

Wir stellen ausserdem ein adaptives Hierarchical Prompt Framework vor, das die Auswahl der am besten geeigneten Aufforderungsstrategie für jede Aufgabe automatisiert. Diese Methode verwendet einen Aufforderungswähler, um den besten Ansatz basierend auf der Komplexität der Aufgabe zu bestimmen, wodurch der Bewertungsprozess effizienter wird.

#Experimente und Ergebnisse

Um die Effektivität der HPT zu demonstrieren, haben wir die manuelle und die adaptive HP-Frameworks mit vier instruktionsoptimierten LLMs verglichen: Llama 3 8B, Phi 3 3.8B, Mistral 7B und Gemma 7B. Wir haben Experimente mit vier Datensätzen durchgeführt: BoolQ, CommonSenseQA (CSQA), IWSLT-2017 en-fr und SamSum. Die Ergebnisse zeigen, dass HPT eine zuverlässige Möglichkeit bietet, LLMs zu bewerten und deren Fähigkeiten besser zu verstehen.

#Beschreibung der Datensätze

1. BoolQ: Ein Datensatz mit ungefähr 16.000 Wahr/Falsch-Fragen basierend auf Passagen aus Wikipedia.
2. CommonSenseQA (CSQA): Enthält etwa 12.000 Multiple-Choice-Fragen zur Bewertung des gesunden Menschenverstands der Modelle.
3. IWSLT-2017 en-fr: Ein paralleler Datensatz mit englisch-französischen Satzpaaren, die für maschinelle Übersetzungen verwendet werden.
4. SamSum: Beinhaltet etwa 16.000 menschlich generierte Chat-Logs mit Zusammenfassungen für die Dialogzusammenfassung.

#Bewertungsergebnisse

In unseren Experimenten haben wir die Leistung der vier LLMs auf verschiedenen Datensätzen gemessen und die manuellen HPF und adaptiven HPF Scores verglichen.

1. BoolQ: Alle LLMs haben gut abgeschnitten, wobei Llama 3 8B die besten Ergebnisse erzielt hat.
2. CommonSenseQA: Phi 3 3.8B hat in diesem Datensatz herausragende Leistungen gezeigt.
3. IWSLT: Alle Modelle hatten Schwierigkeiten bei dieser Aufgabe, was ihre Einschränkungen verdeutlicht.
4. SamSum: Die Leistung variierte, wobei einige Modelle besser abschnitten als andere.

Der manuelle HPF übertraf in den meisten Fällen konstant den adaptiven HPF, was zeigt, dass der direkte Ansatz zuverlässiger bei der Bewertung von Modellen ist.

#Die Bedeutung von Aufforderungsstrategien

Aufforderungen sind ein zentraler Aspekt, wie LLMs funktionieren. Die Art und Weise, wie wir Aufforderungen gestalten, kann die Antworten des Modells erheblich beeinflussen. Effektive Aufforderungsstrategien können zu einer besseren Leistung bei Aufgaben von einfachen Fragen bis hin zu komplexem Denken führen. Aktuelle Forschungen haben viele Ansätze untersucht, um die Leistung von Modellen zu verbessern, einschliesslich verschiedener Aufforderungs- und Denkmethoden.

#Arten von Aufforderungsstrategien

• Role Prompting: Eine einfache Technik, die eine Rolle für das Modell definiert. Obwohl sie einfach ist, könnte sie nicht die genauesten Ergebnisse liefern.
• Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Fördert Schritt-für-Schritt-Denken, indem es das Modell durch den Problemlösungsprozess führt.
• Progressive Hint Prompting: Nutzt Hinweise, um das Modell zu korrekten Antworten zu leiten.
• Metakognitive Aufforderung: Bezieht Selbstbewertung mit ein, was dem Modell hilft, sein Verständnis zu vertiefen.

Diese Strategien, insbesondere wenn sie je nach Aufgabenkomplexität angewendet werden, führen zu besseren Ergebnissen.

#Manuelle vs. Adaptive Frameworks

Wir haben sowohl manuelle als auch adaptive Frameworks bewertet, um herauszufinden, welcher Ansatz besser funktioniert. Der manuelle HPF liefert konsistentere Ergebnisse, besonders beim Umgang mit komplexen Aufgaben. Im Gegensatz dazu hatte der adaptive HPF Schwierigkeiten mit Halluzinationen, was Fälle sind, in denen das Modell falsche oder irreführende Antworten generiert.

1. Manueller HPF: Bietet zuverlässige Ergebnisse und ist besser geeignet, um vielfältige Aufgaben zu bewerten.
2. Adaptiver HPF: Steht vor Herausforderungen bei der Auswahl der passenden Aufforderungsstufen, was zu höheren Scores führt, die eine schlechte Leistung widerspiegeln.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Unsere Forschung hat bestimmte Einschränkungen, die in zukünftigen Studien adressiert werden sollten. Dazu gehören:

1. Eingeschränkte Modellauswertung: Wir haben uns auf vier spezifische LLMs konzentriert. Eine Erkundung einer breiteren Modellvielfalt könnte unsere Ergebnisse verbessern.
2. Begrenzte Datensatzbewertung: Die verwendeten Datensätze waren in ihrem Umfang eingeschränkt. Die Einbeziehung vielfältigerer Datensätze könnte eine breitere Bewertung ermöglichen.
3. Aufforderungsdesign: Hochwertige Aufforderungen zu erstellen, erfordert Expertise. Zukünftige Arbeiten sollten sich auf die Verbesserung von Aufforderungsstrategien konzentrieren und innovativere Techniken erkunden.
4. Herausforderungen des adaptiven Frameworks: Das Adaptive HPF verlässt sich auf einen Aufforderungswähler, was zu Halluzinationen führen kann. Weitere Forschung ist nötig, um die Effizienz zu verbessern.

#Ethische Überlegungen

Die HP-Scores, die von Experten vergeben werden, können in unsere Analyse Verzerrungen einführen. Individuelle Erfahrungen und Perspektiven können ihre Bewertungen beeinflussen. Dennoch minimiert die Verwendung von öffentlich verfügbaren Datensätzen die ethischen Risiken. Daher ist es wichtig, mögliche Verzerrungen zu erkennen, um die Transparenz unserer Bewertung zu wahren.

#Fazit

Die Hierarchical Prompting Taxonomy (HPT) bietet ein wertvolles Framework zur Bewertung grosser Sprachmodelle. Durch den Einsatz unterschiedlicher Aufforderungsstrategien basierend auf der Aufgabenkomplexität können wir tiefere Einblicke gewinnen, wie gut diese Modelle abschneiden.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Komplexität der Aufgabe einen signifikanten Einfluss auf die Modellleistung hat. Der manuelle HPF neigt dazu, zuverlässigere Ergebnisse im Vergleich zum adaptiven Ansatz zu liefern, was die Notwendigkeit sorgfältiger Aufforderungsstrategien bei der Modellauswertung offenbart.

Zukünftige Arbeiten sollten darauf abzielen, den Bewertungsrahmen zu erweitern, um mehr Modelle und Datensätze einzubeziehen, das Aufforderungsdesign zu verfeinern und Wege zu erkunden, um die Effizienz des adaptiven Frameworks zu verbessern. Insgesamt bietet die HPT einen vielversprechenden Weg für die Bewertung von LLMs und ebnet den Weg für weitere Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung.