Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4

📄 arXiv: 2312.16171v2 📥 PDF

作者: Sondos Mahmoud Bsharat, Aidar Myrzakhan, Zhiqiang Shen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-01-18)

备注: Github at: https://github.com/VILA-Lab/ATLAS

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出26条原则，指导LLaMA和GPT系列模型的问题构建与提示工程

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 提示工程 指令设计 问题构建 LLaMA GPT 指导原则 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM提示工程缺乏系统性指导，导致针对不同模型和任务的提示设计效率低下。
  2. 论文核心在于总结并提炼出26条通用原则，用于指导LLM的提问和提示设计，提升模型理解和性能。
  3. 通过在LLaMA和GPT系列模型上的实验，验证了这些原则在提升指令和提示设计有效性方面的作用。

📝 摘要（中文）

本文提出了26条指导原则，旨在简化大型语言模型（LLM）的查询和提示过程。目标是简化为不同规模的LLM构建问题的底层概念，检验它们的能力，并增强用户对不同规模LLM在不同提示下的行为的理解。在LLaMA-1/2（7B、13B和70B）以及GPT-3.5/4上进行了大量实验，以验证所提出的原则在指令和提示设计上的有效性。希望这项工作能为从事大型语言模型提示工程的研究人员提供更好的指导。项目页面可在https://github.com/VILA-Lab/ATLAS上找到。

🔬 方法详解

问题定义：目前，针对大型语言模型（LLM）的提示工程缺乏一套系统化的、通用的指导原则。这导致研究人员在面对不同规模、不同架构的LLM，以及不同的任务需求时，需要进行大量的试错，效率低下。现有的方法往往依赖于经验和直觉，缺乏理论支撑，难以保证提示的有效性和泛化能力。

核心思路：本文的核心思路是从实践经验中提炼出一套通用的、可操作的指导原则，帮助研究人员更有效地设计LLM的提示。这些原则涵盖了问题构建、信息组织、模型引导等多个方面，旨在提升LLM对问题的理解能力和回答质量。通过遵循这些原则，可以减少试错成本，提高提示设计的效率和效果。

技术框架：本文并没有提出一个全新的技术框架，而是提供了一套指导原则。这些原则可以应用于各种现有的LLM提示方法中，例如：零样本提示、少样本提示、思维链提示等。研究人员可以根据具体的任务和模型特点，选择合适的提示方法，并结合本文提出的原则进行优化。

关键创新：本文最重要的创新在于将LLM提示工程的经验知识进行了系统化的整理和提炼，形成了26条具有指导意义的原则。这些原则不仅具有理论价值，而且具有很强的实践指导意义，可以帮助研究人员更有效地设计LLM的提示。与现有方法相比，本文的创新之处在于提供了一套通用的、可操作的指导原则，而不是依赖于特定的模型或任务。

关键设计：本文的关键设计在于对26条原则的详细阐述和解释。每条原则都配有具体的例子和解释，帮助研究人员理解其含义和应用场景。此外，本文还通过大量的实验，验证了这些原则在不同规模的LLM上的有效性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节与本文提出的原则无关，因为这些原则可以应用于各种不同的LLM和提示方法。

📊 实验亮点

论文在LLaMA-1/2 (7B, 13B, 70B) 和 GPT-3.5/4 上进行了广泛的实验，验证了所提出的26条原则在提升指令和提示设计有效性方面的作用。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但实验结果表明，遵循这些原则可以显著提高LLM对问题的理解能力和回答质量。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自然语言处理的各个领域，例如：智能客服、机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过遵循这些原则，可以提升LLM在各种任务中的性能，提高用户体验。未来，这些原则可以进一步扩展和完善，形成一套完整的LLM提示工程理论体系。

📄 摘要（原文）

This paper introduces 26 guiding principles designed to streamline the process of querying and prompting large language models. Our goal is to simplify the underlying concepts of formulating questions for various scales of large language models, examining their abilities, and enhancing user comprehension on the behaviors of different scales of large language models when feeding into different prompts. Extensive experiments are conducted on LLaMA-1/2 (7B, 13B and 70B), GPT-3.5/4 to verify the effectiveness of the proposed principles on instructions and prompts design. We hope that this work can provide a better guide for researchers working on the prompting of large language models. Project page is available at https://github.com/VILA-Lab/ATLAS.