Die Empfindlichkeit von LLMs gegenüber Eingabeaufforderungen: Eine Herausforderung für Bewertung und Nutzerzufriedenheit
Große Sprachmodelle (LLMs) haben in verschiedenen Aufgaben beeindruckende Fähigkeiten bewiesen. Ihre Leistung ist jedoch stark von den verwendeten Eingabeaufforderungen, den sogenannten Prompts, abhängig. Diese Variabilität stellt eine Herausforderung für eine genaue Bewertung und die Zufriedenheit der Benutzer dar. Aktuelle Forschungsarbeiten übersehen häufig Prompt-Variationen auf Instanzebene und deren Auswirkungen auf subjektive Bewertungen.
Dieser Artikel befasst sich mit der Prompt-Empfindlichkeit von LLMs und beleuchtet die Herausforderungen, die sich daraus für die Bewertung und Nutzung dieser Modelle ergeben.
ProSA: Ein Framework zur Bewertung der Prompt-Empfindlichkeit
Um die Prompt-Empfindlichkeit von LLMs besser zu verstehen und zu bewerten, wurde das Framework ProSA entwickelt. ProSA (Prompt Sensitivity Analysis) bietet einen neuartigen Sensitivitätsmaßstab, den PromptSensiScore, und nutzt die Dekodierungssicherheit, um zugrunde liegende Mechanismen aufzuklären.
ProSA ermöglicht es Forschern und Entwicklern, die Robustheit von LLMs gegenüber Prompt-Variationen systematisch zu untersuchen. Anhand des Frameworks können verschiedene Aspekte der Prompt-Gestaltung, wie z. B. Wortwahl, Satzbau und Zeichensetzung, auf ihre Auswirkungen auf die Modellleistung analysiert werden.
Erkenntnisse aus der Forschung mit ProSA
Studien mit ProSA haben gezeigt, dass die Prompt-Empfindlichkeit je nach Datensatz und Modell variiert. Größere Modelle weisen tendenziell eine höhere Robustheit gegenüber Prompt-Variationen auf. Es wurde beobachtet, dass die Verwendung von Beispielen im Few-Shot-Learning die Empfindlichkeit gegenüber Prompts verringern kann.
Besonders interessant ist die Erkenntnis, dass auch subjektive Bewertungen von der Prompt-Empfindlichkeit beeinflusst werden können. Dies gilt insbesondere für komplexe, Argumentationsorientierte Aufgaben.
Zusammenhang zwischen Modellvertrauen und Prompt-Robustheit
Ein weiterer wichtiger Befund von ProSA ist der Zusammenhang zwischen der Modellzuversicht und der Prompt-Robustheit. Es zeigt sich, dass ein höheres Modellvertrauen mit einer erhöhten Robustheit gegenüber Prompt-Variationen korreliert. Dies deutet darauf hin, dass Modelle, die sich ihrer Vorhersagen sicherer sind, weniger anfällig für subtile Änderungen in der Formulierung von Prompts sind.
Ausblick
Die Erforschung der Prompt-Empfindlichkeit von LLMs ist ein wichtiges Feld für die zukünftige Entwicklung und Anwendung dieser Modelle. Ein besseres Verständnis der Faktoren, die zur Prompt-Empfindlichkeit beitragen, kann zu robusteren und zuverlässigeren LLMs führen.
Die Entwicklung von Methoden zur Minderung der Prompt-Empfindlichkeit ist entscheidend, um sicherzustellen, dass LLMs in realen Anwendungen konsistente und zuverlässige Ergebnisse liefern. Nur so kann das volle Potenzial dieser vielversprechenden Technologie ausgeschöpft werden.
Bibliographie
- Anagnostidis, S., & Bulian, J. (2024). How Susceptible are LLMs to Influence in Prompts?. arXiv preprint arXiv:2408.11865.
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- Zhuo, J., Zhang, S., Fang, X., Duan, H., Lin, D., & Chen, K. (2024). ProSA: Assessing and Understanding the Prompt Sensitivity of LLMs. arXiv preprint arXiv:2410.12405.
