PSM: LLMガイド付きブラックボックス最適化によるプロンプト感度最小化

この記事は、プロンプトのバリエーションに対する感度を減らすことによって、大規模言語モデル（LLM）の堅牢性を向上させることを目的としたPSM（Prompt Sensitivity Minimization）と呼ばれる方法を紹介しています。LLM自体によってガイドされるブラックボックス最適化技術を活用しています。この研究は、さまざまなプロンプトの定式化がLLMのパフォーマンスにどのように影響するかを調査し、一貫した結果をもたらすプロンプトを見つけようとしていると考えられます。

• •LLMの堅牢性の向上に焦点を当てています。
• •ブラックボックス最適化を採用しています。
• •LLM自体によってガイドされています。
• •プロンプト感度を最小化することを目指しています。