論文の概要: Learning from Mistakes via Interactive Study Assistant for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13829v2
• Date: Sun, 8 Oct 2023 23:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 12:24:28.838637
• Title: Learning from Mistakes via Interactive Study Assistant for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための対話型学習アシスタントによる誤りから学ぶ
• Authors: Danqing Wang, Lei Li
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、フィードバックに基づいて生成を洗練できる有望な能力を示している。 誤りを学習し,訂正するためのLarge LAnguage Model (SALAM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.318591492264023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown promising capabilities to refine their generation based on feedback. However, LLM refinement based on feedback is not always robust and may produce incorrect answers. In this paper, we propose Large LAnguage Model (SALAM) to learn and correct from their mistakes. Our method introduces a study assistant agent to analyze mistakes and generate improvement guidelines from the main LLM. During inference, it identifies common misunderstandings based on the mistake collections and provides guidelines for LLMs to help them avoid similar mistakes. We further finetune the study assistant using imitation learning with successful feedback interaction. Our experiments on two challenging frameworks (BBH and BBQ) demonstrate that SALAM outperforms baselines by a margin of up to 10.7 in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、フィードバックに基づいて生成を洗練できる有望な能力を示している。 しかし、フィードバックに基づくLLMの改良は必ずしも堅牢ではなく、誤った回答をもたらす可能性がある。 本稿では,その誤りを学習し,訂正するためのLarge Language Model (SALAM)を提案する。 本手法では, 誤りを分析し, 主LLMから改善ガイドラインを生成するための学習支援エージェントを提案する。 推論中に、ミスコレクションに基づいた一般的な誤解を特定し、LLMが同様のミスを避けるのに役立つガイドラインを提供する。 さらに,フィードバックインタラクションを成功させた模倣学習を用いて,学習アシスタントを微調整する。 2つの挑戦的フレームワーク(BBHとBBQ)に関する実験により、SALAMは最大10.7の精度でベースラインを上回ります。

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