Utiliser du pseudo-code pour améliorer les performances du modèle de langage

Dernièrement, les gens utilisent des commandes en Langage Naturel pour guider les Performances des grands Modèles de langage (LLMs). Ces modèles peuvent comprendre le langage humain et générer des réponses. Mais parfois, le langage naturel peut être flou, ce qui peut entraîner des malentendus. Pour clarifier les choses, les chercheurs envisagent d'utiliser du Pseudo-code comme forme d'instruction. Le pseudo-code, c'est comme une version simplifiée du code de programmation, plus facile à comprendre pour les gens, mais qui ne peut pas vraiment être exécutée sur un ordinateur.

Cet article examine si l'utilisation du pseudo-code peut aider à améliorer la performance de ces modèles de langage. Pour ce faire, les chercheurs ont créé un ensemble de prompts en pseudo-code pour différentes Tâches, comme classer des données, répondre à des questions et générer du texte. Ils ont comparé les résultats des prompts en pseudo-code avec ceux des prompts en langage naturel pour voir lequel fonctionnait mieux.

#Méthodologie

La recherche a consisté à créer un ensemble de données rempli d'instructions en pseudo-code conçues pour diverses tâches. Ces tâches proviennent d'une collection plus large appelée Super-NaturalInstructions, qui contient une large gamme d'exemples pour tester les modèles de langage. Les chercheurs se sont concentrés sur deux principaux types de modèles de langage : BLOOM et CodeGen. Ces deux modèles ont été entraînés à la fois sur du langage naturel et du code de programmation, mais ils diffèrent dans la manière dont ils ont été développés.

Les chercheurs se sont spécifiquement intéressés à deux facteurs importants :

1. Performance sur les Tâches : Ils ont analysé comment les modèles se comportaient avec des prompts en pseudo-code par rapport au langage naturel.
2. Structure des Prompts : Ils ont examiné comment différents éléments dans les prompts, comme les noms de fonctions et les commentaires, contribuaient à une meilleure compréhension par les modèles.

#Pseudo-code vs. Langage Naturel

Utiliser du pseudo-code comme prompts semblait mener à de meilleures performances comparé aux prompts en langage naturel. Dans les tâches de classification, les modèles qui ont reçu des instructions en pseudo-code ont montré une augmentation significative de leurs scores. Par exemple, l'amélioration moyenne des performances était entre 7 et 16 points de pourcentage. De plus, en mesurant comment les modèles généraient des réponses, il y avait des améliorations allant de 12 % à 38 %.

Cette performance améliorée semble venir de la nature structurée du pseudo-code. Les chercheurs ont constaté que des éléments comme les noms de fonctions et les commentaires dans le pseudo-code aidaient les modèles à mieux interpréter ce qui était demandé.

#Résultats

#Améliorations de Performance

Les expériences ont montré que les modèles qui utilisaient des instructions en pseudo-code surpassaient systématiquement ceux qui utilisaient le langage naturel. Cette tendance était visible à travers diverses tâches. Le modèle CodeGen, conçu principalement pour gérer des tâches liées au code, a particulièrement bien performé avec les prompts en pseudo-code.

En revanche, le modèle BLOOM, qui a été conçu pour des tâches de langage général, a également bénéficié du pseudo-code mais pas autant que CodeGen.

#Détails des Résultats

1. Tâches de Classification : Dans les tâches de classification, les modèles qui utilisaient du pseudo-code ont obtenu de meilleurs scores. L'utilisation de structures semblables à du code a rendu les instructions plus claires, ce qui a mené à une meilleure précision dans les tâches réalisées.

2. Tâches de Réponse à des Questions : Pour répondre aux questions, les résultats étaient mitigés. Les modèles CodeGen excellaient avec le pseudo-code, tandis que BLOOM n'a pas montré d'amélioration significative par rapport aux instructions en langage naturel. Cette différence était attribuée à la manière dont les questions étaient structurées.

3. Tâches de Génération de Langage : Des tendances similaires ont été observées dans les tâches de génération de langage. Là aussi, les modèles utilisant du pseudo-code avaient de meilleurs résultats, démontrant que la nature structurée des prompts en pseudo-code guidait les modèles à créer des réponses plus pertinentes.

#Pourquoi le Pseudo-code Fonctionne

Les chercheurs ont suggéré que l'efficacité de l'utilisation du pseudo-code peut être attribuée à plusieurs facteurs :

1. Clarté : Le pseudo-code est plus simple et moins ambigu que le langage naturel. Ça rend plus facile pour les modèles de comprendre les instructions sans se perdre.

2. Structure : Le format structuré du pseudo-code, qui inclut des éléments comme des prototypes de fonction et des commentaires, aide à décrire clairement les tâches.

3. Moins de Place pour l'Interprétation : Le langage naturel peut être sujet à interprétation, ce qui peut mener à des erreurs. Le pseudo-code réduit cette ambiguïté et se concentre sur ce que la tâche implique.

4. Guidage Intégré : Inclure des commentaires et d'autres textes d'aide dans le pseudo-code donne aux modèles un contexte supplémentaire qui améliore leur capacité à produire la bonne sortie.

#Expériences

Les chercheurs ont mené diverses expériences pour approfondir comment le pseudo-code affecte la performance des modèles.

#0-Shot vs. Few-Shot

Ils ont comparé les résultats de performance entre deux types de prompting :

1. Prompting 0-Shot : Ici, les modèles devaient effectuer des tâches sans aucun exemple fourni. Cette méthode a démontré que même sans exemples préalables, les modèles pouvaient toujours comprendre et performer mieux avec du pseudo-code.

2. Prompting Few-Shot : Dans cette méthode, les modèles recevaient quelques exemples avant de réaliser une tâche. Les chercheurs se demandaient si fournir des exemples améliorerait encore plus la capacité du modèle à suivre les instructions.

Étonnamment, bien que le prompting 2-shot offre généralement des avantages, dans ce cas, la performance a chuté par rapport à celle du 0-shot. C'était surprenant, mais ça a indiqué que les modèles généraient parfois des informations inutiles en recevant des exemples, ce qui pouvait distraire de la tâche principale.

#Impact de la Structure

Les chercheurs ont également analysé comment différentes structures au sein des prompts affectaient la performance :

1. Docstrings et Commentaires : Ils ont testé des prompts sans ces textes d'aide et ont trouvé que les retirer menait à de moins bonnes performances. Cela a confirmé que l'inclusion de ces éléments est bénéfique.

2. Prototypes de Fonction Seulement : En utilisant seulement les prototypes de fonction sans autre information de soutien, la performance a chuté. Cela suggère qu'avoir des instructions plus détaillées sous forme de pseudo-code est crucial pour guider efficacement les modèles.

#Conclusion

Les résultats indiquent que l'utilisation du pseudo-code comme prompts pour les grands modèles de langage offre de nombreux avantages par rapport aux prompts en langage naturel traditionnels. La clarté et la structure du pseudo-code aident à guider efficacement les modèles, menant à de meilleures performances sur diverses tâches.

L'étude ouvre de nouvelles possibilités pour utiliser des instructions semblables à du code pour guider non seulement des tâches liées au code mais aussi des tâches de langage général. Les travaux futurs pourraient explorer comment ces approches pourraient encore évoluer pour améliorer les capacités des modèles et améliorer les interactions avec la technologie.

En résumé, adopter le pseudo-code pour le prompting présente une méthode prometteuse pour améliorer la fonctionnalité des modèles de langage, confirmant que des instructions plus claires entraînent finalement de meilleurs résultats.