Meta Prompting for AGI Systems

要約

このペーパーでは、大規模言語モデル (LLM)、マルチモーダル基盤モデル、AI システムが問題解決とデータ解釈にアプローチする方法に革命をもたらす新しい技術であるメタ プロンプティングについて詳しく説明します。
メタ プロンプティングは、タイプ理論とカテゴリー理論に根ざしており、情報の構造と構文を優先し、従来のコンテンツ中心の方法を超越する独自のフレームワークを提供します。
メタ プロンプティングの正式な定義を掘り下げ、フューショット プロンプティングと対比させ、さまざまな AI アプリケーションにおけるその適用可能性と優位性を強調します。
この探索の鍵となるのは、メタ プロンプティングを複雑な推論の領域に拡張することです。
ここでは、この手法が複雑な問題を管理可能なサブ問題に適切に分解し、問題解決への段階的かつ詳細なアプローチを容易にする方法を示します。
この方法は、トークン効率の点で特に有利であり、問​​題解決シナリオで公正な比較を提供し、少数のショット例のアプローチに比べて際立っています。
さらに、この論文はメタ プロンプティングをマルチモーダル基礎モデル設定に拡張することにより、新境地を開拓しています。
この拡張機能は、メタ プロンプティングの構造化フレームワーク内での画像、音声、ビデオなどのさまざまなデータ タイプの統合に対処し、複雑で多面的なデータを処理する際のこのアプローチの課題と大きな可能性の両方を強調しています (コードは
https://github.com/meta-prompting/meta-prompting で入手できます)。

要約(オリジナル)

This paper presents an in-depth exploration of Meta Prompting, a novel technique that revolutionizes the way large language models (LLMs), multi-modal foundation models, and AI systems approach problem-solving and data interpretation. Meta Prompting, rooted in type theory and category theory, prioritizes the structure and syntax of information, providing a unique framework that transcends traditional content-focused methods. We delve into the formal definitions of Meta Prompting, contrasting it with Few-Shot Prompting, and highlight its applicability and superiority in various AI applications. Key to this exploration is the expansion of Meta Prompting into the realm of complex reasoning. Here, we demonstrate how this technique adeptly breaks down intricate problems into manageable sub-problems, facilitating a step-by-step, detailed approach to problem-solving. This method proves especially advantageous in terms of token efficiency and offering a fair comparison in problem-solving scenarios, standing out against few-shot example approaches. Furthermore, the paper breaks new ground by extending Meta Prompting into multi-modal foundation model settings. This extension addresses the integration of diverse data types, such as images, audio, and video, within the structured framework of Meta Prompting, highlighting both the challenges and the vast potential of this approach in handling complex, multi-faceted data (The code is available at https://github.com/meta-prompting/meta-prompting).

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google