論文の概要: Adaptive-Solver Framework for Dynamic Strategy Selection in Large Language Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01446v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 12:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 20:00:13.893308
• Title: Adaptive-Solver Framework for Dynamic Strategy Selection in Large Language Model Reasoning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル推論における動的戦略選択のための適応ソルバーフレームワーク
• Authors: Jianpeng Zhou, Wanjun Zhong, Yanlin Wang, Jiahai Wang
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な推論タスクを扱う際、印象的な能力を示している。 LLMを利用するほとんどの方法論は、一様アプローチを採用する傾向がある。 それらの柔軟性は不要な計算オーバーヘッドや準最適性能をもたらす可能性がある。 本稿では,問題の難易度に基づく問題解決戦略を戦略的に調整するAdaptive-rフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.568072559937455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are showcasing impressive ability in handling complex reasoning tasks. In real-world situations, problems often span a spectrum of complexities. Humans inherently adjust their problem-solving approaches based on task complexity. However, most methodologies that leverage LLMs tend to adopt a uniform approach: utilizing consistent models, prompting methods, and degrees of problem decomposition, regardless of the problem complexity. Inflexibility of them can bring unnecessary computational overhead or sub-optimal performance. To address this problem, we introduce an Adaptive-Solver framework. It strategically modulates solving strategies based on the difficulties of the problems. Given an initial solution, the framework functions with two primary modules. The initial evaluation module assesses the adequacy of the current solution. If improvements are needed, the subsequent adaptation module comes into play. Within this module, three key adaptation strategies are employed: (1) Model Adaptation: Switching to a stronger LLM when a weaker variant is inadequate. (2) Prompting Method Adaptation: Alternating between different prompting techniques to suit the problem's nuances. (3) Decomposition Granularity Adaptation: Breaking down a complex problem into more fine-grained sub-questions to enhance solvability. Through such dynamic adaptations, our framework not only enhances computational efficiency but also elevates the overall performance. This dual-benefit ensures both the efficiency of the system for simpler tasks and the precision required for more complex questions. Experimental results from complex reasoning tasks reveal that the prompting method adaptation and decomposition granularity adaptation enhance performance across all tasks. Furthermore, the model adaptation approach significantly reduces API costs (up to 50%) while maintaining superior performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、複雑な推論タスクを処理する素晴らしい能力を示しています。 現実の状況では、問題はしばしば複雑性のスペクトルにまたがる。 人間は本来、タスクの複雑さに基づいて問題解決アプローチを調整する。 しかしながら、LLMを利用するほとんどの方法論は、一貫したモデルの利用、問題の複雑さに関わらず、問題の分解の程度、という一貫したアプローチを採用する傾向にある。 それらの柔軟性は不要な計算オーバーヘッドや準最適性能をもたらす。 この問題に対処するために、Adaptive-Solverフレームワークを導入します。 問題の難しさに基づいて、解決戦略を戦略的に調整する。 最初のソリューションが与えられると、フレームワークは2つのプライマリモジュールで機能する。 初期評価モジュールは、現在のソリューションの妥当性を評価する。 改善が必要な場合、後続のアダプティブモジュールが動作します。 このモジュール内では、3つの重要な適応戦略が採用されている: (1) モデル適応: より弱い変種が不十分な場合、より強力なLLMに切り替える。 2)プロンプト手法適応:問題のニュアンスに適合する異なるプロンプト手法間を交互に移動する。 3)分解粒度適応:複雑な問題をよりきめ細かい部分問題に分解し、可解性を高める。 このような動的適応によって, 計算効率を向上させるだけでなく, 全体の性能も向上する。 この双対ベネフィットは、より単純なタスクのためのシステムの効率と、より複雑な問題に必要な精度の両方を保証する。 複雑な推論タスクによる実験結果から, 逐次的手法適応と分解粒度適応により全タスクのパフォーマンスが向上することが判明した。 さらに、モデル適応アプローチは、優れたパフォーマンスを維持しながら、apiコスト(最大50%)を大幅に削減する。

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