- Black-box Large Language Models（LLMs）はさまざまなタスクを解決する能力に優れ、一般的な問題解決者と見なされている。
- しかし、LLMsは特定のタスクには失敗することがあり、タスクの指示を理解していてもうまくいかない。
- 本研究では、ブラックボックスLLMsの能力を向上させる問題に焦点を当てる。
- 提案されたExpNoteは、トレーニングデータから経験を反映および記録し、テスト中に外部メモリからそれらを取り出すことで、ブラックボックスLLMsが未知のタスクに適応しやすくする自動化フレームワークである。
- ExpNoteは複数のタスクで評価され、実験結果は提案手法がブラックボックスLLMsのパフォーマンスを著しく向上させることを示している。
考え：提案されたExpNoteの手法は、ブラックボックスLLMsのタスク適応能力を向上させるための有効なアプローチであるようです。実験結果からもその効果が明らかになっています。LLMsの特定のタスクへの適用性を向上させる方法として興味深い研究です。