Towards Generalist Prompting for Large Language Models by Mental Models

📄 arXiv: 2402.18252v1 📥 PDF

作者: Haoxiang Guan, Jiyan He, Shuxin Zheng, En-Hong Chen, Weiming Zhang, Nenghai Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-28

💡 一句话要点

提出通用提示方法MeMo以提升大型语言模型的任务表现

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

关键词: 大型语言模型 通用提示 心理模型 零-shot学习 任务适应性

📋 核心要点

  1. 现有提示方法通常依赖于特定任务的示例，缺乏通用性，限制了大型语言模型的广泛应用。
  2. 本文提出MeMo方法，通过心理模型的设计，简化提示过程，允许模型自主选择最适合的提示策略。
  3. 实验结果表明，MeMo在多个任务上表现优异，尤其在零-shot设置下接近最先进的性能，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在许多任务上表现出色，但为了实现最佳性能，仍需专门设计的提示方法。这些方法通常依赖于特定任务的少量示例，或设计简单但仅在少数任务上表现良好。本文引入了通用提示的概念，旨在实现广泛任务的最佳或接近最佳性能，同时消除手动选择和定制提示的需求。我们提出了MeMo（心理模型），一种简单设计但有效满足通用提示标准的创新方法。MeMo将各种提示方法的核心提炼为独立的心理模型，使LLMs能够自主选择最合适的心理模型，从而在零-shot设置下在STEM、逻辑推理和常识推理等多样任务上达到或接近最先进的结果。希望本文的见解能激发对LLMs通用提示方法的进一步探索。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在不同任务上表现不均的问题，现有方法往往需要特定的任务知识或手动调整提示，限制了其适用性。

核心思路：论文提出的MeMo方法通过构建心理模型，提炼出多种提示方法的核心，使模型能够根据任务需求自主选择最合适的提示，从而实现通用性。

技术框架：MeMo的整体架构包括心理模型的构建、模型选择机制和任务执行模块。心理模型负责存储不同提示策略的核心信息，选择机制则根据输入任务动态选择合适的模型。

关键创新：MeMo的主要创新在于其心理模型的设计，使得大型语言模型能够在无需手动干预的情况下，自动适应多种任务需求，这与传统的依赖于手动提示的方式有本质区别。

关键设计：在MeMo中，关键参数包括心理模型的数量和类型，以及选择机制的算法设计，确保模型在不同任务间的快速切换和高效执行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MeMo在STEM、逻辑推理和常识推理等任务上，零-shot设置下的性能接近最先进的结果，展示了相较于传统方法的显著提升，具体性能数据未详述。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能客服、内容生成等多个场景。通过提升大型语言模型的通用性，MeMo能够在更广泛的任务中提供高效的解决方案，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive performance on many tasks. However, to achieve optimal performance, specially designed prompting methods are still needed. These methods either rely on task-specific few-shot examples that require a certain level of domain knowledge, or are designed to be simple but only perform well on a few types of tasks. In this work, we attempt to introduce the concept of generalist prompting, which operates on the design principle of achieving optimal or near-optimal performance on a wide range of tasks while eliminating the need for manual selection and customization of prompts tailored to specific problems. Furthermore, we propose MeMo (Mental Models), an innovative prompting method that is simple-designed yet effectively fulfills the criteria of generalist prompting. MeMo distills the cores of various prompting methods into individual mental models and allows LLMs to autonomously select the most suitable mental models for the problem, achieving or being near to the state-of-the-art results on diverse tasks such as STEM, logical reasoning, and commonsense reasoning in zero-shot settings. We hope that the insights presented herein will stimulate further exploration of generalist prompting methods for LLMs.