論文の概要: Fine-grained LLM Agent: Pinpointing and Refining Large Language Models via Fine-Grained Actionable Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09336v4
• Date: Tue, 17 Sep 2024 21:33:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 23:46:22.362821
• Title: Fine-grained LLM Agent: Pinpointing and Refining Large Language Models via Fine-Grained Actionable Feedback
• Title（参考訳）: 微粒化LDMエージェント:微粒化作用フィードバックによる大規模言語モデルのピンポイント化と精細化
• Authors: Wenda Xu, Daniel Deutsch, Mara Finkelstein, Juraj Juraska, Biao Zhang, Zhongtao Liu, William Yang Wang, Lei Li, Markus Freitag,
• Abstract要約: LLMエージェントは、大規模言語モデルの出力を洗練するための推論手法である。 中心となる考え方は、学習したきめ細かいフィードバックモデルを使用して欠陥を特定し、LCMを反復的に洗練させることです。 機械翻訳、長文質問応答(QA)、話題要約を含む3つのテキスト生成タスクについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.84061725174269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent large language models (LLM) are leveraging human feedback to improve their generation quality. However, human feedback is costly to obtain, especially during inference. In this work, we propose Fine-grained LLM agent, an inference time optimization method to refine LLM's output. The core idea is to use a learned fine-grained feedback model to pinpoint defects and guide LLM to refine them iteratively. Using original LLM as a proposal of edits, Fine-grained LLM agent searches for defect-less text via simulated annealing, trading off the exploration and exploitation. We conduct experiments on three text generation tasks, including machine translation, long-form question answering (QA), and topical summarization. Fine-grained LLM agent consistently outperforms all baseline approaches, achieving improvements up to 1.7 MetricX points on translation tasks, 8.1 ROUGE-L on ASQA, 2.2 ROUGE-L on topical summarization.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(LLM)は、世代品質を改善するために人間のフィードバックを活用している。 しかし、人間からのフィードバックは、特に推論時に得られるのに費用がかかる。 本研究では, LLMの出力を最適化するための推定時間最適化法である, 微粒化LDMエージェントを提案する。 中心となる考え方は、学習したきめ細かいフィードバックモデルを使用して欠陥を特定し、LCMを反復的に洗練させることです。 オリジナルの LLM を編集の提案として使用し、微粒な LLM エージェントがシミュレートされたアニールを用いて欠陥のないテキストを検索し、探索とエクスプロイトのトレードオフを行う。 機械翻訳、長文質問応答(QA)、話題要約を含む3つのテキスト生成タスクについて実験を行った。 LLMエージェントは、翻訳タスクの1.7 MetricXポイント、ASQAの8.1 ROUGE-L、トピックの要約の2.2 ROUGE-Lまで改善された。

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