論文の概要: Joint Prompt Optimization of Stacked LLMs using Variational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12509v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 15:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 23:10:15.218492
• Title: Joint Prompt Optimization of Stacked LLMs using Variational Inference
• Title（参考訳）: 変分推論を用いた積層LDMの連成プロンプト最適化
• Authors: Alessandro Sordoni, Xingdi Yuan, Marc-Alexandre C\^ot\'e, Matheus Pereira, Adam Trischler, Ziang Xiao, Arian Hosseini, Friederike Niedtner, Nicolas Le Roux
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、列上の分布への計算マッピングシーケンスの原子単位と見なすことができる。 そのような2つのレイヤを積み重ねて1つのレイヤの出力を次のレイヤに供給することで、Deep Language Network(DLN)を得る。 DLN-2は単一層よりも高い性能に到達できることを示し、GPT-4に匹敵する性能に達することを約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.04409787899583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can be seen as atomic units of computation mapping sequences to a distribution over sequences. Thus, they can be seen as stochastic language layers in a language network, where the learnable parameters are the natural language prompts at each layer. By stacking two such layers and feeding the output of one layer to the next, we obtain a Deep Language Network (DLN). We first show how to effectively perform prompt optimization for a 1-Layer language network (DLN-1). Then, we present an extension that applies to 2-layer DLNs (DLN-2), where two prompts must be learned. The key idea is to consider the output of the first layer as a latent variable, which requires inference, and prompts to be learned as the parameters of the generative distribution. We first test the effectiveness of DLN-1 in multiple reasoning and natural language understanding tasks. Then, we show that DLN-2 can reach higher performance than a single layer, showing promise that we might reach comparable performance to GPT-4, even when each LLM in the network is smaller and less powerful.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、列上の分布への計算マッピングシーケンスの原子単位と見なすことができる。 したがって、学習可能なパラメータが各レイヤの自然言語プロンプトであるような、言語ネットワークの確率的言語層として見ることができる。 2つの層を積み重ねて1つの層の出力を次の層に供給することで、ディープ言語ネットワーク(DLN)を得る。 まず,1層言語ネットワーク(dln-1)の最適化を効果的に行う方法を示す。 次に、2層dln (dln-2) に適用する拡張を行い、2つのプロンプトを学習する。 鍵となる考え方は、第1層の出力を潜在変数として考慮し、推論を必要とし、生成分布のパラメータとして学習するよう促すことである。 まず,複数の推論および自然言語理解タスクにおけるDLN-1の有効性を検証する。 そして,DLN-2 は単一層よりも高い性能を達成でき,ネットワーク内の各 LLM が小さく,低電力でも GPT-4 に匹敵する性能に到達できることを示す。

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