プロンプトチェーニングがSLMの対話品質を向上させ、大規模モデルに匹敵

この研究は、多次元プロンプトエンジニアリングを通じて、オープンな対話における小規模言語モデルのパフォーマンスを向上させる有望な方法を示しています。多様性、コヒーレンス、エンゲージメントの大幅な向上は、リソース効率の高い対話システムへの実行可能な道を示唆しています。このフレームワークの異なる対話ドメインおよびSLMアーキテクチャへの一般化可能性を評価するために、さらなる調査が必要です。

• •多次元プロンプトチェーニングにより、SLMの対話品質が向上します。
• •Llama-2-7Bは、このフレームワークにより、Llama-2-70BおよびGPT-3.5 Turboに匹敵するパフォーマンスを達成します。
• •このフレームワークは、応答の多様性、コヒーレンス、エンゲージメントを最大29%向上させます。