要点大規模言語モデル（LLM）…
解説
智也くん、この「PrExMe!」っていう論文のタイトルが気になるんだけど、教えてくれる？
もちろん、亜美さん。この論文は、LLM（大規模言語モデル）を使って機械翻訳と要約の評価を行うためのプロンプト探索について書かれているんだ。
プロンプト探索って何？
プロンプト探索というのは、LLMに対してどのような指示を与えるかを試行錯誤することだよ。例えば、同じ質問でも「0から100のスコアで答えて」とか「-1から+1のスコアで答えて」とか、いろいろな形式で指示を出すことができるんだ。
なるほど！それで、この論文では何を発見したの？
この論文では、720以上のプロンプトテンプレートを使って、機械翻訳と要約のデータセットで評価を行ったんだ。その結果、プロンプトの安定性やモデルのランキングが、出力形式の些細な変更に影響を受けることがわかったんだ。
些細な変更って、例えばどんなこと？
例えば、出力形式を「0から100」にするか「-1から+1」にするかで、モデルの評価結果が大きく変わることがあるんだ。
そんなに変わるんだ！それって、どうして重要なの？
それは、LLMを使った評価がどれだけ信頼できるかを理解するために重要なんだ。プロンプトの選び方次第で結果が変わるなら、その評価方法を慎重に選ばないといけないからね。
なるほどね。じゃあ、この研究の未来の展望は？
この研究は、LLMを使った評価方法の改善に役立つと思うよ。将来的には、もっと安定したプロンプトを見つけたり、新しい評価方法を開発したりすることが期待されているんだ。
それってすごいね！でも、まだ課題もあるんでしょ？
そうだね。例えば、プロンプトの選び方がまだ完全には理解されていないし、モデルのバイアスも問題になることがあるんだ。
ふーん、じゃあ私もプロンプトを考える天才になれるかな？
亜美さん、まずは基本をしっかり学んでからね。
要点
LLM（大規模言語モデル）は自然言語処理の分野で革命を起こしている。
LLMのインコンテキスト学習能力は、低リソースシナリオや時間制約のあるアプリケーションでの評価指標としての利用を可能にしている。
PrExMeという大規模なプロンプト探索を導入し、機械翻訳と要約データセットで720以上のプロンプトテンプレートを評価した。
この研究は、最近のオープンソースLLMの評価指標としての性能をベンチマークし、異なるプロンプト戦略の安定性と変動性を探求している。
プロンプトの安定性とモデルのランキングは、出力形式の変更などの些細な変更に影響を受けることがある。
この研究は、MTと要約評価のためのLLMベースの指標に対する異なるプロンプトアプローチの影響を理解するのに貢献している。