論文の概要: Small Language Model Can Self-correct
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07301v2
- Date: Sat, 11 May 2024 12:51:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 00:33:27.701467
- Title: Small Language Model Can Self-correct
- Title(参考訳): 小さい言語モデルは自己修正できる
- Authors: Haixia Han, Jiaqing Liang, Jie Shi, Qianyu He, Yanghua Xiao,
- Abstract要約: 本稿では,自己トリガー方式でLMの初期出力を補正することを目的として,生成言語モデルに内在的アンダーライン・アンダーライン・コレクション(ISC)を導入する。
我々は,60億から13億のパラメータサイズを持つLMを用いて,常識推論と事実知識推論を含む2つのタスクで実験を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.76612128849389
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative Language Models (LMs) such as ChatGPT have exhibited remarkable performance across various downstream tasks. Nevertheless, one of their most prominent drawbacks is generating inaccurate or false information with a confident tone. Previous studies have devised sophisticated pipelines and prompts to induce large LMs to exhibit the capability for self-correction. However, large LMs are explicitly prompted to verify and modify its answers separately rather than completing all steps spontaneously like humans. Moreover, these complex prompts are extremely challenging for small LMs to follow. In this paper, we introduce the \underline{I}ntrinsic \underline{S}elf-\underline{C}orrection (ISC) in generative language models, aiming to correct the initial output of LMs in a self-triggered manner, even for those small LMs with 6 billion parameters. Specifically, we devise a pipeline for constructing self-correction data and propose Partial Answer Masking (PAM), aiming to endow the model with the capability for intrinsic self-correction through fine-tuning. We conduct experiments using LMs with parameters sizes ranging from 6 billion to 13 billion in two tasks, including commonsense reasoning and factual knowledge reasoning. Our experiments demonstrate that the outputs generated using ISC outperform those generated without self-correction. We believe that the output quality of even small LMs can be further improved by empowering them with the ability to intrinsic self-correct.
- Abstract(参考訳): ChatGPTのようなジェネレーティブ言語モデル(LM)は、様々な下流タスクで顕著なパフォーマンスを示している。
それにもかかわらず、最も顕著な欠点の1つは、自信のあるトーンで不正確または偽の情報を生成することである。
従来の研究では、高度なパイプラインを考案し、大規模なLMを誘導して自己補正の能力を示すよう促している。
しかし、大きなLMは、自然に人間のように全てのステップを完了させるのではなく、その答えを個別に検証し、修正するよう明示的に促される。
さらに、これらの複雑なプロンプトは、小さなLMが従うことが極めて困難である。
本稿では,60億個のパラメータを持つ小さなLMであっても,自己トリガー方式でLMの初期出力を補正することを目的として,生成言語モデルに \underline{I}ntrinsic \underline{S}elf-\underline{C}orrection (ISC) を導入する。
具体的には、自己補正データを構築するパイプラインを考案し、細調整による本質的な自己補正機能を備えたモデルの実現を目的として、部分的アンサーマスキング(PAM)を提案する。
我々は,60億から13億のパラメータサイズを持つLMを用いて,コモンセンス推論と事実知識推論を含む2つのタスクで実験を行う。
ISCを用いて生成した出力は自己補正なしで生成した出力よりも優れていた。
我々は,本質的な自己正当性を付与することで,小型のLMの出力品質をさらに向上できると考えている。
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