論文の概要: Large Language Model Cascades with Mixture of Thoughts Representations for Cost-efficient Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03094v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 18:21:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 20:42:10.741420
• Title: Large Language Model Cascades with Mixture of Thoughts Representations for Cost-efficient Reasoning
• Title（参考訳）: コスト効率向上のための思考表現を混合した大規模言語モデルカスケード
• Authors: Murong Yue, Jie Zhao, Min Zhang, Liang Du, Ziyu Yao
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示していますが、この強力なパフォーマンスは、しばしば有料のAPIサービスを使用するコストが高くなります。 本稿では, LLM のコスト削減を目的とした LLM カスケードの構築について検討する。 提案するカスケードは,より強力なLCMのみを使用すれば性能が向上するが,コストの40%しか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.472937476936636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) such as GPT-4 have exhibited remarkable performance in a variety of tasks, but this strong performance often comes with the high expense of using paid API services. In this paper, we are motivated to study building an LLM cascade to save the cost of using LLMs, particularly for performing reasoning (e.g., mathematical, causal) tasks. Our cascade pipeline follows the intuition that simpler questions can be addressed by a weaker but more affordable LLM, whereas only the challenging questions necessitate the stronger and more expensive LLM. To realize this decision-making, we consider the "answer consistency" of the weaker LLM as a signal of the question difficulty and propose several methods for the answer sampling and consistency checking, including one leveraging a mixture of two thought representations (i.e., Chain-of-Thought and Program-of-Thought). Through experiments on six reasoning benchmark datasets, with GPT-3.5-turbo and GPT-4 being the weaker and stronger LLMs, respectively, we demonstrate that our proposed LLM cascades can achieve performance comparable to using solely the stronger LLM but require only 40% of its cost.
• Abstract（参考訳）: gpt-4のような大規模言語モデル(llm)は様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示しているが、この強力なパフォーマンスはしばしば有料apiサービスの使用に高いコストがかかる。 本稿では,特に推論(数学的,因果的)タスクの実行において,llmを使用するコストを削減するために,llmカスケードの構築を動機付ける。 我々のカスケードパイプラインは、より単純な問題に弱いがより手頃な価格のLSMで対処できるという直感に従っています。 この決定を実現するために,弱いLCMの「問合せ整合性」を質問の難しさの信号とみなし,2つの思考表現(すなわちChain-of-ThoughtとProgram-of-Thought)を混合した回答サンプリングと整合性検査のためのいくつかの手法を提案する。 GPT-3.5-turbo と GPT-4 がそれぞれより弱い LLM である6つの推論ベンチマークデータセットの実験を通して,提案する LLM カスケードは,より強力な LLM に匹敵する性能を達成できるが,コストの 40% しか必要としないことを示す。

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