論文の概要: Small Language Models Improve Giants by Rewriting Their Outputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13514v2
• Date: Thu, 1 Feb 2024 11:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 19:50:48.138741
• Title: Small Language Models Improve Giants by Rewriting Their Outputs
• Title（参考訳）: 小言語モデルは出力を書き換えることでジャイアンツを改善する
• Authors: Giorgos Vernikos, Arthur Bra\v{z}inskas, Jakub Adamek, Jonathan Mallinson, Aliaksei Severyn, Eric Malmi
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能向上にトレーニングデータを活用するという課題に,微調整なしで対処する。 我々は、数発のプロンプトによってLSMから候補のプールを作成し、コンパクトモデルLM-corrector(LMCor)を用いて、これらの候補をマージして拡張出力を生成するように特別に訓練した。 4つの自然言語生成タスクの実験により、小さな LMCor モデル (250M) でさえ、LLM (62B) の少数ショット性能を大幅に改善し、マッチングや標準微調整よりも優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.025736098795296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the impressive performance of large language models (LLMs), they often lag behind specialized models in various tasks. LLMs only use a fraction of the existing training data for in-context learning, while task-specific models harness the full dataset for fine-tuning. In this work, we tackle the problem of leveraging training data to improve the performance of LLMs without fine-tuning. Our approach directly targets LLM predictions without requiring access to their weights. We create a pool of candidates from the LLM through few-shot prompting and we employ a compact model, the LM-corrector (LMCor), specifically trained to merge these candidates to produce an enhanced output. Our experiments on four natural language generation tasks demonstrate that even a small LMCor model (250M) substantially improves the few-shot performance of LLMs (62B), matching and even outperforming standard fine-tuning. Furthermore, we illustrate the robustness of LMCor against different prompts, thereby minimizing the need for extensive prompt engineering. Finally, we show that LMCor can be seamlessly integrated with different LLMs at inference, serving as a plug-and-play module to improve their performance.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の印象的なパフォーマンスにもかかわらず、それらは様々なタスクにおいて特別なモデルに遅れを取っていることが多い。 LLMは、既存のトレーニングデータのごく一部しかコンテキスト内学習に使用せず、タスク固有のモデルは、完全なデータセットを使用して微調整を行う。 本研究では, LLMの性能向上のために, 微調整を伴わずにトレーニングデータを活用するという課題に対処する。 本手法は, LLM予測を直接対象とし, 重み付けを不要とする。 我々は、数発のプロンプトによってLSMから候補のプールを作成し、コンパクトモデルLM-corrector(LMCor)を用いて、これらの候補をマージして拡張出力を生成する。 4つの自然言語生成タスクに関する実験により、小さなLMCorモデル(250M)でさえ、LLM(62B)の少数ショット性能を大幅に改善し、マッチングや標準微調整よりも優れた性能を示す。 さらに,異なるプロンプトに対するlmcorのロバスト性を示すことにより,広範なプロンプトエンジニアリングの必要性を最小化する。 最後に,LMCor を異なる LLM にシームレスに統合し,プラグ・アンド・プレイモジュールとして機能し,性能を向上できることを示す。

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