論文の概要: Teaching Language Models to Self-Improve through Interactive Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13522v2
• Date: Sun, 31 Mar 2024 18:12:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:25:00.680906
• Title: Teaching Language Models to Self-Improve through Interactive Demonstrations
• Title（参考訳）: 対話的デモを通して言語モデルに自己改善を教える
• Authors: Xiao Yu, Baolin Peng, Michel Galley, Jianfeng Gao, Zhou Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの自己改善能力は欠如しており、より小さなモデルで学ぶことは困難である。 このような自己改善能力を持つ小型モデルのトレーニングアルゴリズムであるTriPosTを導入する。 我々は,LLaMA-7bの算数および推論タスクの性能を最大7.13%向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.9421355808174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The self-improving ability of large language models (LLMs), enabled by prompting them to analyze and revise their own outputs, has garnered significant interest in recent research. However, this ability has been shown to be absent and difficult to learn for smaller models, thus widening the performance gap between state-of-the-art LLMs and more cost-effective and faster ones. To reduce this gap, we introduce TriPosT, a training algorithm that endows smaller models with such self-improvement ability, and show that our approach can improve a LLaMA-7b's performance on math and reasoning tasks by up to 7.13%. In contrast to prior work, we achieve this by using the smaller model to interact with LLMs to collect feedback and improvements on its own generations. We then replay this experience to train the small model. Our experiments on four math and reasoning datasets show that the interactive experience of learning from and correcting its own mistakes is crucial for small models to improve their performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の自己改善能力は、彼らのアウトプットを分析して修正することを可能にし、近年の研究において大きな関心を集めている。 しかしながら、この能力はより小型のモデルでは欠如しており、学習が困難であることが示されており、それによって最先端のLLMとよりコスト効率が高くより高速なLCMのパフォーマンスギャップが広がる。 このギャップを減らすために,このような自己改善能力を持つ小型モデルを実現するトレーニングアルゴリズムTriPosTを導入し,LLaMA-7bの性能を最大7.13%向上させることができることを示す。 従来の作業とは対照的に、より小さなモデルを用いてLLMと対話し、フィードバックを収集し、自分自身の世代で改善する。 そして、この経験をリプレイして、小さなモデルをトレーニングします。 4つの数学および推論データセットに関する実験により、小規模モデルでは、学習のインタラクティブな経験と、誤りの修正が、パフォーマンス向上に不可欠であることが示されている。

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