論文の概要: Fortify the Shortest Stave in Attention: Enhancing Context Awareness of Large Language Models for Effective Tool Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04455v2
• Date: Sun, 11 Feb 2024 13:01:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 21:18:50.786932
• Title: Fortify the Shortest Stave in Attention: Enhancing Context Awareness of Large Language Models for Effective Tool Use
• Title（参考訳）: 注意の最も短い場所の強化:効果的なツール利用のための大規模言語モデルの文脈認識の強化
• Authors: Yuhan Chen, Ang Lv, Ting-En Lin, Changyu Chen, Yuchuan Wu, Fei Huang, Yongbin Li and Rui Yan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の注意配分における固有波形パターンは、高い文脈認識を必要とするタスクにおいて、その性能に大きな影響を及ぼす。 この問題に対処するため,Attention Buckets という新しい推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.93977606672516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we demonstrate that an inherent waveform pattern in the attention allocation of large language models (LLMs) significantly affects their performance in tasks demanding a high degree of context awareness, such as utilizing LLMs for tool-use. Specifically, the crucial information in the context will be potentially overlooked by model when it is positioned in the trough zone of the attention waveform, leading to decreased performance. To address this issue, we propose a novel inference method named Attention Buckets. It allows LLMs to process their input through multiple parallel processes. Each process utilizes a distinct base angle for the rotary position embedding, thereby creating a unique attention waveform. By compensating an attention trough of a particular process with an attention peak of another process, our approach enhances LLM's awareness to various contextual positions, thus mitigating the risk of overlooking crucial information. In the largest tool-use benchmark, our method elevates a 7B model to achieve state-of-the-art performance, comparable to that of GPT-4. On other benchmarks and some RAG tasks, which also demand a thorough understanding of contextual content, Attention Buckets also exhibited notable enhancements in performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の注意配分における固有波形パターンが,ツール利用におけるLLMの利用など,文脈認識の高度化を求めるタスクにおいて,その性能に著しく影響を及ぼすことを示す。 具体的には、注意波形のトラフゾーンに位置する場合、文脈における重要な情報はモデルによって見落とされ、性能が低下する可能性がある。 この問題に対処するため,Attention Bucketsという新しい推論手法を提案する。 LLMは複数の並列プロセスを通じて入力を処理できる。 各プロセスは回転位置埋め込みに異なる基底角を利用し、ユニークな注意波形を生成する。 本手法は,特定のプロセスの注目トラフを他のプロセスの注目ピークに補正することにより,LLMの様々な文脈的位置への意識を高め,重要な情報を見越すリスクを軽減する。 ツール・ユース・ベンチマークでは,GPT-4に匹敵する7Bモデルで最先端の性能を実現する。 他のベンチマークやragタスクでは、コンテクストコンテンツの徹底的な理解を必要とするため、アテンションバケットもパフォーマンスが著しく向上している。

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