Les chercheurs de l’UCLA présentent ‘Rephrase and Respond’ (RaR) une nouvelle méthode d’intelligence artificielle qui améliore la compréhension des questions humaines par les LLMs.

Les chercheurs de l'UCLA dévoilent 'Rephrase and Respond' (RaR) une nouvelle méthode d'intelligence artificielle qui perfectionne la compréhension des requêtes humaines par les LLMs.

Une équipe de chercheurs a présenté Rephrase and Respond (RaR), une méthode conçue pour améliorer les performances des LLM en leur permettant de reformuler et d’étendre les questions posées par les humains en une seule commande. L’approche s’avère efficace dans diverses tâches, avec une variante en deux étapes améliorant l’utilisation des questions traduites. Les expériences mettent en évidence des améliorations significatives des performances par rapport à d’autres méthodes, et l’étude souligne la complémentarité de RaR avec l’approche Chain-of-Thought (CoT).

RaR permet aux LLM de reformuler et d’étendre les questions posées par les humains, en répondant à une seule commande. RaR est reconnu pour son utilisation rentable de jetons par rapport à la méthode CoT. En traitant de la disparité entre les cadres de pensée humains et LLM, l’approche vise à améliorer la clarté sémantique. Les tâches d’évaluation comprennent la compréhension des dates et la concaténation de la dernière lettre, évaluant les réponses de GPT-4 avec des métriques telles que l’exactitude hors contexte pour la tâche des idiomatismes chinois et la modélisation linguistique, les stéréotypes et les scores équitables pour la tâche StereoSet.

La recherche aborde les malentendus entre les humains et les LLM, en mettant l’accent sur l’impact des biais cognitifs et des cadres de pensée sur la communication. Elle souligne l’importance de formuler des instructions précises pour améliorer la qualité des réponses des LLM. L’étude propose une approche rentable pour les LLM afin de reformuler et d’étendre les questions posées par les humains, améliorant ainsi la compréhension et l’exactitude. RaR est comparé favorablement à la méthode CoT. Il aborde les ambiguïtés dans les ensembles de données de référence, visant à améliorer les performances des LLM et à contribuer à des évaluations justes.

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La méthode RaR permet aux LLM de reformuler et d’étendre les questions posées par les humains, en répondant à une seule commande. Une variante à deux étapes de RaR est proposée, impliquant d’abord un LLM de reformulation, suivi d’un LLM de réponse. L’approche met l’accent sur la complémentarité de RaR avec les méthodes CoT, soutenue par des comparaisons théoriques et empiriques. Les résultats expérimentaux mettent en valeur l’efficacité de RaR dans l’amélioration des performances de divers modèles pour différentes tâches.

La complémentarité de RaR avec la méthode CoT est soulignée, contribuant à de meilleures performances combinées encore meilleures. La technique se révèle rentable par rapport à CoT, obtenant de meilleurs résultats avec moins de jetons. RaR facilite le transfert de questions d’un modèle avancé à des modèles moins capables, en traitant les ambiguïtés. Elle souligne l’importance d’une évaluation équitable des capacités des LLM et plaide en faveur d’un examen rigoureux des tâches élaborées par les humains. La nature non supervisée et sans formation de RaR renforce son applicabilité à toutes les questions, garantissant une utilité économique.

RaR, prouvé efficace grâce à des évaluations empiriques sur des ensembles de données de référence, est positionné comme complémentaire à la méthode CoT. La transférabilité d’une meilleure qualité des questions entre les modèles est mise en avant, en soulignant la rentabilité, la nature non supervisée et l’applicabilité générale de RaR. Elle plaide en faveur d’une évaluation équitable des capacités des LLM et d’un examen rigoureux des tâches élaborées par les humains ciblant des capacités spécifiques, soulignant l’importance de ces avancées dans la compréhension du langage naturel.

Les recherches futures sur la méthode RaR impliquent d’explorer sa combinaison avec d’autres techniques d’incitation pour améliorer les performances des LLM. Il est nécessaire d’étudier la scalabilité et la généralisabilité de RaR sur différentes architectures et ensembles de données LLM. L’évaluation de RaR dans des applications et des cas d’utilisation réels permettra d’évaluer son utilité pratique. Les méthodes automatisées de génération de questions reformulées, l’exploration des impacts de différentes stratégies de reformulation, l’adressage des limitations potentielles et le développement de méthodologies d’évaluation équitable pour les capacités des LLM sont des domaines essentiels à explorer. Des référentiels standardisés pour comparer les autres méthodes d’incitation peuvent améliorer la recherche dans ce domaine.

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