Strategic Prompting for Conversational Tasks: A Comparative Analysis of Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Strategic Prompting for Conversational Tasks: A Comparative Analysis of Large Language Models Across Diverse Conversational Tasks》的翻译。

摘要

鉴于会话人工智能的进步，大型语言模型（LLM）的评估和评价在确保各种会话任务的最佳性能方面发挥着至关重要的作用。在这篇论文中，我们进行了一项全面的研究，全面评估了五种流行的LLM的能力和局限性：Llama、OPT、Falcon、Alpaca和MPT。这项研究包括各种对话任务，包括保留、移情反应生成、心理健康和法律咨询、说服和谈判。为了进行评估，采用了广泛的测试设置，利用了从自动评估到人工评估的多种评估标准。这包括使用通用和特定任务的指标来准确衡量LLM的表现。根据我们的评估，没有一个单一的模型对所有任务都是普遍最优的。相反，它们的性能因每项任务的具体要求而异。虽然一些模型在某些任务中表现出色，但它们在其他任务中的表现可能相对较差。这些发现强调了在为会话应用程序选择最合适的LLM时考虑任务特定要求和特征的重要性。

1 引言

2 相关工作

3 方法和实验设置

4 评估设置

5 结果与分析

6 结论

在这项工作中，我们评估了5名流行的LLMS Llama、OPT、Falcon、Alpaca和MPT，这些任务包括预订、同理心反应生成、心理健康和法律咨询、说服和谈判。我们选择了与重点任务相对应的数据集，以评估LLMS在对话设置中的能力。通过严格的评估过程，我们得出的结论是，没有LLM适合所有任务，LLM的选择取决于任务。一些模型更适合一项任务，但在其他特定任务中