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Prompt の堅牢性を評価できるらしい PromptBench の Paper をシュッと読む

どうもどうも(*´▽`*)


今日もプロンプト、、、書いてますか???


ワタクシはとある LT イベントのために ChatGPT ちゃんにジェイルブレイクを仕掛けるという紳士の嗜みをしておりましたわ。(´∀`*)ウフフ


ある程度 ChatGPT やら LLM を触っている人は実感することがあるでしょう。


あれ?このプロンプト、弱くない??( ゚д゚)


つまり、入力に対して期待する出力をしない(的外れな回答をする)こと、結構ありますよね??


そして世の中には善人だけではないのです。


プロンプトをコネコネして悪用する者もいるのでごわす。。。


優しい世の中になってほしいよね、、、(゜-゜)


ってなわけで、プロンプトがちゃんと期待した出力を返すか?


容易に乗っ取られたりしないか?


そういうのをちゃんと確認するのが大事よね?


っていうのが書かれている論文を見つけたので読んでみた。


そういう話。



PromptBench

プロンプト評価するツール、、、その名も PromptBench !!

うぉぉぉぉ~~~(/・ω・)/

Microsoft さんがやってるっぽい?ツールですね

※論文中に GitHub Repository の URL が示されているが 2023/06/09 時点で 404 になっちゃってた( ゚д゚)


まぁそれはさておきどういったことが書かれていたかシュッとまとめてみましょう。


シュッと要約

PromptBenchは、自然言語処理(NLP)タスクにおけるプロンプトの品質を評価するためのもので、特に大規模な言語モデルのプロンプトに焦点を当てています。

以下に、この論文の主な内容と結論を詳細に説明します。

1. プロンプトの重要性

著者らは、プロンプトが大規模な言語モデルの性能に大きな影響を及ぼすことを指摘しています。プロンプトは、モデルに対する問いかけや指示であり、その品質はモデルの出力の品質を大きく左右します。しかし、これまでにプロンプトの品質を評価するための標準的なベンチマークやデータセットは存在していませんでした。

2. PromptBenchの紹介

PromptBenchは、プロンプトの品質を評価するための新しいベンチマークとデータセットです。PromptBenchは、さまざまなNLPタスク(例えば、質問応答、文章生成、感情分析など)におけるプロンプトの効果を評価するためのもので、それぞれのタスクに対して複数のプロンプトが用意されています。

3. データセットの構築

PromptBenchのデータセットは、人間の評価者が各タスクに対してプロンプトを作成し、そのプロンプトの効果を評価するために使用されます。評価者は、各プロンプトがどの程度効果的であるかを評価し、その結果はデータセットに記録されます。

4. ベンチマークの使用

PromptBenchは、新しいプロンプトを評価するためのツールとして使用されます。新しいプロンプトが提供されると、それがPromptBenchのデータセットに含まれる既存のプロンプトと比較してどの程度効果的であるかを評価することができます。

5. 結果と結論

PromptBenchを使用して行われた初期の評価では、プロンプトの品質が大規模な言語モデルの性能に大きな影響を及ぼすことが確認されました。また、プロンプトの品質はタスクによって大きく異なることも示されました。これは、特定のタスクに最適なプロンプトを見つけることが重要であることを示しています。

PromptBenchは、プロンプトの品質を評価し、最適なプロンプトを見つけるための重要なツールとなることが期待されています。これにより、大規模な言語モデルの性能を最大限に引き出すことが可能になります。

6. 今後の展望

著者らは、PromptBenchをさらに拡張し、より多くのタスクとプロンプトをカバーすることを計画しています。また、PromptBenchを使用して新しいプロンプトを評価し、最適なプロンプトを見つけるための研究も進めています。

以上が、"PromptBench"に関する論文の主要な内容と結論です。この論文は、大規模な言語モデルの性能を最大限に引き出すための新しいアプローチを提供しており、その重要性と可能性を示しています。

Summarized by ChatGPT


シュッと ChatGPT ちゃんにまとめてもらった


一応 DeepL 先生でさらっと本文読んだけど間違ってはなさそうな雰囲気であった。


要するにを要するに言うと

プロンプトの評価はムズイ。


同じプロンプトでも入力内容によって評価が異なる。


ので、いろんなタスクや表現に対する堅牢性を確かめるためにいろんなデータセットからプロンプトにテストしまくって評価するってなわけ。


ただ、いうてパーフェクトなテストはできないからまだまだ継続改善していないとだめよねぇという感じ。


ちなみにこの PromptBench を使ってどんな感じで評価できるかのデモサイトが Hugging Face Space にあったので見てみてもいいかもかも



プロンプトの評価。



ほんとムズイけど向き合っていかないとなぁという深夜ポエム。



ではシュッと書いたのでおしまい。

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