Verbesserung von LLMs: Die TELeR-Taxonomie

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 und Bard sind beeindruckende Tools, um Texte zu verstehen und zu erstellen. Sie werden oft in Konversationssetting verwendet und haben grossartige Fähigkeiten in Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung und Zusammenfassung gezeigt. Allerdings wurden diese Modelle nicht umfassend auf kompliziertere Aufgaben getestet, bei denen klare Definitionen fehlen. Solche komplexen Aufgaben erfordern oft mehr als einfache Interaktionen und sind schwerer messbar.

#Herausforderungen beim Benchmarking von LLMs für komplexe Aufgaben

Das Benchmarking von LLMs für komplexe Aufgaben bringt einige Herausforderungen mit sich. Verschiedene Arten von Prompts, also Anweisungen an die Modelle, können zu unterschiedlichen Ergebnissen in der Leistung führen. Wenn Forscher versuchen zu bewerten, wie gut LLMs diese Aufgaben erfüllen, stellen sie fest, dass kleine Änderungen in den Prompts grosse Unterschiede in der Leistung des Modells bewirken können. Das gilt besonders für komplexe oder subjektive Aufgaben.

Zum Beispiel, wenn zwei Forscher unterschiedliche Arten von Prompts verwenden, um dasselbe LLM zu untersuchen, kann die Leistung sehr unterschiedlich aussehen. Diese Inkonsistenz macht es schwierig, Ergebnisse zwischen Studien zu vergleichen. Ohne eine klare Möglichkeit, Prompts zu kategorisieren und zu bewerten, können die Ergebnisse irreführend oder unhilfreich sein.

#Die Notwendigkeit einer standardisierten Taxonomie

Um diese Probleme anzugehen, besteht die Notwendigkeit eines standardisierten Systems zur Kategorisierung von Prompts, das in der Forschung verwendet werden kann. Eine klare Taxonomie kann sicherstellen, dass Forscher bei der Gestaltung von Prompts für komplexe Aufgaben auf derselben Seite sind. Dadurch können Studien bedeutungsvollere Vergleiche und Einsichten darüber liefern, wie LLMs in verschiedenen Kontexten abschneiden.

Um diesem Bedarf gerecht zu werden, wurde eine neue Taxonomie namens TELeR vorgeschlagen. TELeR steht für Turn, Expression, Level of Details und Role. Dieses System kann Prompts so kategorisieren, dass es ein besseres Benchmarking in Forschungsstudien unterstützt. Das Ziel ist es, spezifische Eigenschaften in Prompts einzubeziehen, um die Leistung von LLMs bei komplexen Aufgaben zu verbessern.

#Verständnis der TELeR-Taxonomie

Die TELeR-Taxonomie besteht aus vier Schlüsseldimensionen für Prompts:

1. Turn: Bezieht sich darauf, wie oft das Modell aufgefordert wird. Prompts können entweder Einmal- oder Mehrfachaufforderungen sein.

2. Expression: Diese Dimension betrachtet, wie der Prompt formuliert ist. Er kann in Form von Fragen oder Anweisungen erfolgen.

3. Level of Details: Dieser Teil bewertet, wie detailliert die Prompts sind. Er reicht von minimalen Details bis hin zu sehr detaillierten Anweisungen. Ein höheres Niveau bedeutet spezifischere Vorgaben.

4. Role: Dieser Aspekt berücksichtigt, ob eine spezifische Rolle oder ein Kontext für das Modell definiert ist, bevor der Prompt gegeben wird.

Durch die Verwendung dieser Dimensionen können Forscher einen strukturierten Ansatz zur Gestaltung von Prompts entwickeln, der fairere Vergleiche zwischen Studien ermöglicht.

#Bedeutung des Prompt-Engineering

Prompt-Engineering ist der Prozess, effektive Prompts zu erstellen, um LLMs zu leiten. Gute Prompts können einen erheblichen Einfluss darauf haben, wie gut ein Modell eine bestimmte Aufgabe erfüllt. Bei komplexen Aufgaben wird dies noch wichtiger. Diese Aufgaben erfordern oft mehrere Schritte und dass das Modell den Kontext versteht, plant und kritisch denkt.

Durch Prompt-Engineering können Forscher Prompts durch mehrmalige Versuche verfeinern, indem sie deren Formulierung und Struktur anpassen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Unterschiede in den Prompts können erheblich beeinflussen, wie genau LLMs komplexe Aufgaben abschliessen können.

#Wichtige Faktoren bei der Prompt-Gestaltung

Bei der Gestaltung von Prompts für komplexe Aufgaben gibt es mehrere wichtige Faktoren zu berücksichtigen:

• Klare Ziele: Eine klare Definition dessen, was die Aufgabe ist, hilft, die Ausgabe des Modells zu steuern. Vage Begriffe zu vermeiden, ist entscheidend für effektive Ergebnisse.

• Verbundene Daten: Zu verstehen, ob der Prompt spezifische Daten für das Modell bereitstellt oder auf vorhandenem Wissen basiert, ist wichtig. Diese Unterscheidung kann die Reaktion des Modells beeinflussen.

• Distinct Sub-Tasks: Komplizierte Aufgaben müssen oft in kleinere Teile zerlegt werden. Eine klare Auflistung dieser Teilaufgaben hilft dem Modell, jede einzeln zu erkennen und anzugehen.

• Bewertungskriterien und Beispiele: Beispiele dafür, was gute und schlechte Antworten ausmacht, können die Ausgabe des Modells leiten. Dazu können spezifische Formate oder Einschränkungen gehören.

• Zusätzliche Informationen: Techniken zu nutzen, um relevante Daten in Echtzeit abzurufen, kann die Ausgabe des Modells verbessern, indem es aktuell und relevant bleibt.

• Nach Begründungen suchen: Das Modell nach Erklärungen für seine Antworten zu fragen, kann wertvolle Einblicke in seinen Denkprozess geben.

• Kontext definieren: Wichtige Hintergrundinformationen einzubeziehen, kann dem Modell helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Der Kontext kann die Genauigkeit der Antworten erheblich beeinflussen.

#Anwendungsfälle für die TELeR-Taxonomie

Um die Nützlichkeit der TELeR-Taxonomie zu demonstrieren, betrachte zwei Beispiele, in denen LLMs bei komplexen Aufgaben helfen könnten:

#Beispiel 1: Meta-Review-Generierung

In der Welt der akademischen Veröffentlichung fassen Meta-Reviews die Meinungen mehrerer Gutachter zu einem Manuskript zusammen. Dieser Prozess kann kompliziert und zeitaufwändig sein. Durch den Einsatz von LLMs können Redakteure schnell erste Entwürfe dieser Meta-Reviews basierend auf den einzelnen Kommentaren der Gutachter erstellen.

Mit der TELeR-Taxonomie können die Prompts zur Erstellung eines Meta-Reviews in ihrem Detailgrad variieren. Zum Beispiel:

• Level 0 Prompt: Einfach die Kommentare ohne Anweisung bereitstellen.
• Level 1 Prompt: Kommentare der Gutachter zusammenfassen.
• Level 2 Prompt: Spezifika wie Hauptbeiträge und gemeinsame Stärken definieren.
• Level 3 Prompt: Gezielte Fragen basierend auf den Kommentaren der Gutachter beantworten.
• Level 4 Prompt: Richtlinien für Struktur und Länge der Ausgabe einfügen.
• Level 5 Prompt: Zusätzliche Informationen zur Verbesserung der Antworten einbeziehen.
• Level 6 Prompt: Eine Begründung für die getroffenen Ausgaben verlangen.

Jedes Level bietet einen höheren Grad an Detail und Anleitung und leitet das Modell dazu an, qualitativ hochwertigere Ausgaben zu erzeugen.

#Beispiel 2: Narrative Verflechtung

Narrative Verflechtung ist eine literarische Technik, die das Zusammenweben mehrerer Handlungsstränge beinhaltet. Dies kann eine herausfordernde Aufgabe selbst für erfahrene Schriftsteller sein. Der Einsatz von LLMs zu diesem Zweck könnte Kreativität und Effizienz beim Geschichtenerzählen steigern.

Basierend auf der TELeR-Taxonomie könnten Prompts für narrative Verflechtung so aussehen:

• Level 1 Prompt: Zwei Erzählungen zu einer kombinieren.
• Level 2 Prompt: Gemeinsame und einzigartige Elemente hervorheben.
• Level 3 Prompt: Spezifische Schritte zum Integrieren der Erzählungen auflisten.
• Level 4 Prompt: Struktur und gewünschte Länge der endgültigen Geschichte angeben.
• Level 5 Prompt: Zusätzliche Informationen verwenden, die das Geschichtenerzählen verbessern.
• Level 6 Prompt: Eine detaillierte Begründung der in der Erzählung getroffenen Entscheidungen verlangen.

Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht konsistentere und qualitativ hochwertigere Ausgaben bei der Erstellung von Geschichten.

#Fazit

Die vorgeschlagene TELeR-Taxonomie bietet einen vielversprechenden Rahmen zur Verbesserung der Verwendung von LLMs bei komplexen Aufgaben. Durch die Etablierung klarer Kategorien für Prompts können Forscher die Leistung verschiedener Modelle besser analysieren und vergleichen. Der standardisierte Ansatz hilft, das allgemeine Verständnis der Fähigkeiten von LLMs zu verbessern und die Entwicklung besserer Anwendungen in verschiedenen Bereichen zu fördern.

Während sich die LLM-Technologie weiterentwickelt, kann die TELeR-Taxonomie angepasst und erweitert werden, um zukünftigen Bedürfnissen in Forschung und Anwendung gerecht zu werden. Die Hoffnung ist, dass Forscher durch die Befolgung dieser Richtlinien genauere und bedeutungsvollere Ergebnisse erzielen können, was die Entwicklung effektiver LLM-gesteuerter Lösungen in komplexen Aufgabenbereichen vorantreibt.