論文の概要: Self-consistency for open-ended generations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06857v2
• Date: Wed, 23 Aug 2023 07:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 17:49:47.429953
• Title: Self-consistency for open-ended generations
• Title（参考訳）: 開放型世代における自己一貫性
• Authors: Siddhartha Jain, Xiaofei Ma, Anoop Deoras, Bing Xiang
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) 世代を再評価するための新しいアプローチを提案する。 追加の推論や特殊リランカの訓練を含む他の手法とは異なり、我々の手法はペアワイズ統計の計算が容易である。 コード生成タスクで最高の$k$ジェネレーションを選択するための強力な改善と、オートフォーマル化と要約のタスクで最高のジェネレーションで堅牢な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.942659041383596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) can exhibit considerable variation in the quality of their sampled outputs. Reranking and selecting the best generation from the sampled set is a popular way of obtaining strong gains in generation quality. In this paper, we present a novel approach for reranking LLM generations. Unlike other techniques that might involve additional inferences or training a specialized reranker, our approach relies on easy to compute pairwise statistics between the generations that have minimal compute overhead. We show that our approach can be formalized as an extension of self-consistency and analyze its performance in that framework, theoretically as well as via simulations. We show strong improvements for selecting the best $k$ generations for code generation tasks as well as robust improvements for best generation for the tasks of autoformalization, and summarization. While our approach only assumes black-box access to LLMs, we show that additional access to token probabilities can improve performance even further.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、サンプル出力の品質にかなりの変化をもたらす可能性がある。 サンプルセットから最良の世代をランク付けし、選択することは、世代品質の強力な利益を得る一般的な方法です。 本稿では,LLM世代を再評価するための新しいアプローチを提案する。 追加の推論や特殊リランカの訓練を含む他の手法とは異なり、我々の手法は計算オーバーヘッドが最小限である世代間のペアワイズ統計を容易に計算することに依存している。 提案手法は自己整合性の拡張として定式化でき,そのフレームワークの性能を理論的にもシミュレーションによって解析できることを示す。 コード生成タスクで最高の$k$ジェネレーションを選択するための強力な改善と、オートフォーマル化と要約のタスクで最高のジェネレーションで堅牢な改善を示す。 提案手法では, LLMへのブラックボックスアクセスのみを前提としているが, トークン確率への追加アクセスにより, さらなる性能向上が期待できる。

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