論文の概要: AutoMix: Automatically Mixing Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12963v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 17:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 13:45:42.201557
• Title: AutoMix: Automatically Mixing Language Models
• Title（参考訳）: automix: 言語モデルの自動混合
• Authors: Aman Madaan, Pranjal Aggarwal, Ankit Anand, Srividya Pranavi Potharaju, Swaroop Mishra, Pei Zhou, Aditya Gupta, Dheeraj Rajagopal, Karthik Kappaganthu, Yiming Yang, Shyam Upadhyay, Mausam, Manaal Faruqui
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)が、クラウドAPIプロバイダからさまざまなサイズと構成で利用可能になった。 本稿では,より小さなLMからの出力の近似精度に基づいて,クエリを大規模LMに戦略的にルーティングする手法であるAutoMixを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.911984598567834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are now available in various sizes and configurations from cloud API providers. While this diversity offers a broad spectrum of choices, effectively leveraging the options to optimize computational cost and performance remains challenging. In this work, we present AutoMix, an approach that strategically routes queries to larger LMs, based on the approximate correctness of outputs from a smaller LM. Central to AutoMix is a few-shot self-verification mechanism, which estimates the reliability of its own outputs without requiring training. Given that verifications can be noisy, we employ a meta verifier in AutoMix to refine the accuracy of these assessments. Our experiments using LLAMA2-13/70B, on five context-grounded reasoning datasets demonstrate that AutoMix surpasses established baselines, improving the incremental benefit per cost by up to 89%. Our code and data are available at https://github.com/automix-llm/automix.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が、クラウドAPIプロバイダからさまざまなサイズと構成で利用可能になった。 この多様性は幅広い選択肢を提供するが、計算コストと性能を最適化するオプションを効果的に活用することは依然として困難である。 本稿では,より小さいlmからの出力の近似正しさに基づいて,クエリをより大きなlmに戦略的にルーティングする手法であるautomixを提案する。 Central to AutoMixは数発の自己検証メカニズムで、トレーニングを必要とせずに出力の信頼性を見積もる。 検証がノイズになりうることを考慮し、これらの評価の精度を向上するためにAutoMixのメタ検証を用いる。 llama2-13/70bを用いた5つのコンテキストに基づく推論データセットによる実験では,automixが確立されたベースラインを上回っており,コストごとのインクリメンタルなメリットを最大89%向上している。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/automix-llm/automixで入手できます。

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