論文の概要: The Consensus Game: Language Model Generation via Equilibrium Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09139v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 14:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 12:39:43.054847
• Title: The Consensus Game: Language Model Generation via Equilibrium Search
• Title（参考訳）: コンセンサスゲーム:均衡探索による言語モデル生成
• Authors: Athul Paul Jacob, Yikang Shen, Gabriele Farina and Jacob Andreas
• Abstract要約: 言語モデル復号のための学習不要なゲーム理論を新たに導入する。 本手法では,正規化不完全情報シーケンシャルシグナリングゲームとして,言語モデルの復号化を行う。 EQUILIBRium-RANKINGをLLaMA-7Bに適用すると、より大型のLLaMA-65BとPaLM-540Bより優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.51411916625032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When applied to question answering and other text generation tasks, language models (LMs) may be queried generatively (by sampling answers from their output distribution) or discriminatively (by using them to score or rank a set of candidate outputs). These procedures sometimes yield very different predictions. How do we reconcile mutually incompatible scoring procedures to obtain coherent LM predictions? We introduce a new, a training-free, game-theoretic procedure for language model decoding. Our approach casts language model decoding as a regularized imperfect-information sequential signaling game - which we term the CONSENSUS GAME - in which a GENERATOR seeks to communicate an abstract correctness parameter using natural language sentences to a DISCRIMINATOR. We develop computational procedures for finding approximate equilibria of this game, resulting in a decoding algorithm we call EQUILIBRIUM-RANKING. Applied to a large number of tasks (including reading comprehension, commonsense reasoning, mathematical problem-solving, and dialog), EQUILIBRIUM-RANKING consistently, and sometimes substantially, improves performance over existing LM decoding procedures - on multiple benchmarks, we observe that applying EQUILIBRIUM-RANKING to LLaMA-7B outperforms the much larger LLaMA-65B and PaLM-540B models. These results highlight the promise of game-theoretic tools for addressing fundamental challenges of truthfulness and consistency in LMs.
• Abstract（参考訳）: 質問応答やその他のテキスト生成タスクに適用される場合、言語モデル(lms)は、生成的に(出力分布から回答をサンプリングすることで)クエリされるか、(それらを使用して候補出力のスコア付けやランク付けを行う)判別される。 これらの手順は、しばしば全く異なる予測をもたらす。 コヒーレントlm予測を得るために、相互に非互換なスコアリング手順をどのように調整するか? 言語モデル復号のための学習不要なゲーム理論を新たに導入する。 提案手法は,自然言語文を用いた抽象的正当性パラメータをdisCRIMINATORに伝達しようとする,正規化不完全情報シーケンシャルシグナリングゲームであるConSENSUS GAMEとして,言語モデルをデコードする。 我々は,このゲームの近似平衡を求めるための計算手順を開発し,均衡階数と呼ばれる復号アルゴリズムを導出する。 多数のタスク(理解の理解、常識の推論、数学的問題解決、対話など)に適用され、平衡レベルが一貫して、時には既存のlm復号法よりもパフォーマンスが向上する。 これらの結果は、LMにおける真理性と一貫性の基本的な課題に対処するためのゲーム理論ツールの約束を強調している。

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