Directional Stimulus Prompting

Li et al., (2023) (opens in a new tab) 에서는 원하는 요약을 생성하는 데 있어 대규모언어모델을 더 잘 안내하는 새로운 프롬프팅 기법을 제안합니다.

조정 가능한 정책 언어모델(Tuneable policy LM)은 자극(stimulus)/힌트(hint)를 생성하도록 훈련됩니다. 대규모언어모델을 최적화하기 위해 강화 학습(RL)을 더 많이 사용하고 있습니다.

아래 그림은 방향 자극 프롬프팅(directional stimulus prompting)이 표준 프롬프팅과 어떻게 비교되는지 보여줍니다. 정책 언어모델은 블랙박스 고정 대규모언어모델(black-box frozen LLM)을 안내하는 힌트를 생성하기 위해 작게 최적화될 수 있습니다.

이미지 출처: Li et al., (2023) (opens in a new tab)

전체 예시는 곧 제공될 예정입니다!