論文の概要: Contrastive Decoding Improves Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09117v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 00:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 17:22:12.542197
• Title: Contrastive Decoding Improves Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: コントラストデコードによる大規模言語モデルの推論改善
• Authors: Sean O'Brien, Mike Lewis
• Abstract要約: コントラストデコーディングは,様々な推論タスクにおいて,グリージーデコーディングよりもアウト・オブ・ボックスの大幅な改善を実現することを示す。 本稿では,LLaMA-65BがHellaSwag Commonsense reasoning benchmark上でLLaMA 2, GPT-3.5, PaLM 2-Lより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.16503283583076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We demonstrate that Contrastive Decoding -- a simple, computationally light, and training-free text generation method proposed by Li et al 2022 -- achieves large out-of-the-box improvements over greedy decoding on a variety of reasoning tasks. Originally shown to improve the perceived quality of long-form text generation, Contrastive Decoding searches for strings that maximize a weighted difference in likelihood between strong and weak models. We show that Contrastive Decoding leads LLaMA-65B to outperform LLaMA 2, GPT-3.5 and PaLM 2-L on the HellaSwag commonsense reasoning benchmark, and to outperform LLaMA 2, GPT-3.5 and PaLM-540B on the GSM8K math word reasoning benchmark, in addition to improvements on a collection of other tasks. Analysis suggests that Contrastive Decoding improves over existing methods by preventing some abstract reasoning errors, as well as by avoiding simpler modes such as copying sections of the input during chain-of-thought. Overall, Contrastive Decoding outperforms nucleus sampling for long-form generation and greedy decoding for reasoning tasks, making it a powerful general purpose method for generating text from language models.
• Abstract（参考訳）: li et al 2022 によって提案された、単純で計算量が少なく、トレーニングフリーなテキスト生成手法であるコントラスト復号化が、様々な推論タスクにおける欲張りなデコードよりも大幅に改善されていることを実証する。 もともと長文テキスト生成の知覚的品質を改善するために示されていたContrastive Decodingは、強いモデルと弱いモデルの間の可能性の重み付け差を最大化する文字列を探索する。 我々は,LLaMA-65BがHellaSwagのコモンセンス推論ベンチマークでLLaMA 2, GPT-3.5, PaLM 2-Lを上回り, GSM8Kの算術語推論ベンチマークでLLaMA 2, GPT-3.5, PaLM-540Bを上回り,他のタスクのコレクションの改善に加えて,LLaMA 2, GPT-3.5, PaLM-540Bを上回ります。 分析によると、Contrastive Decodingは、いくつかの抽象的推論エラーを防止し、また、チェーン・オブ・インプット中に入力のセクションをコピーするといった単純なモードを避けることによって、既存の手法よりも改善されている。 全体として、Contrastive Decodingは、ロングフォーム生成のための核サンプリングと推論タスクのためのグリージーデコーディングに優れており、言語モデルからテキストを生成するための強力な汎用的方法である。

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