ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』 | AIDB

ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』 2023/11/13 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 本記事では、大規模言語モデル（LLM）に対するユーザーの質問・指示に対する応答の質を向上させる新しい手法「RaR（Rephrase and Respond）」について、論文をもとに紹介します。本研究はカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者によって発表されています。 「RaR」は、LLMがユーザーの質問を自身が理解しやすい形に自ら言い換える手法で、GPTシリーズ（GPT-4、GPT-3.5）など複数のLLMで効果が確認されています。 RaRの実行プロンプトは比較的シンプルであり、LLMに質問の言い換えと回答を一度に行わせることが可能です。 以下ではRaRの研究背景、理論、実行プロンプト例、実験の内容と結果、デモン

[misshiki]

“「上記の質問を、より良く答えるために言い換えて拡張してください。元の質問の情報を全て維持してください。」 「言い換えた質問に対するあなたの答えを使って、元の質問に答えてください。」”

[deejayroka]

“LLMに対して、人間の質問を自分で言い換えて応答させるためのプロンプト指示「RaR（Rephrase and Respond）」という新しい方法を提案”

[t_otoda]

“「上記の質問を、より良く答えるために言い換えて拡張してください。元の質問の情報を全て維持してください。」 「言い換えた質問に対するあなたの答えを使って、元の質問に答えてください。」”