論文の概要: Sketch-Guided Constrained Decoding for Boosting Blackbox Large Language Models without Logit Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09967v3
• Date: Wed, 3 Jul 2024 02:55:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 20:13:45.343052
• Title: Sketch-Guided Constrained Decoding for Boosting Blackbox Large Language Models without Logit Access
• Title（参考訳）: ログアクセス不要のブラックボックス大言語モデル強化のためのスケッチガイド付き制約付き復号法
• Authors: Saibo Geng, Berkay Döner, Chris Wendler, Martin Josifoski, Robert West,
• Abstract要約: 我々は,ブラックボックス大言語モデル(LLM)の制約付き復号法として,スケッチガイド付き制約付き復号法(SGCD)を導入する。 SGCDはブラックボックスLSMのロジットにアクセスすることなく動作する。 閉情報抽出および選挙区解析における実験によるSGCDの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.283269607549892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constrained decoding, a technique for enforcing constraints on language model outputs, offers a way to control text generation without retraining or architectural modifications. Its application is, however, typically restricted to models that give users access to next-token distributions (usually via softmax logits), which poses a limitation with blackbox large language models (LLMs). This paper introduces sketch-guided constrained decoding (SGCD), a novel approach to constrained decoding for blackbox LLMs, which operates without access to the logits of the blackbox LLM. SGCD utilizes a locally hosted auxiliary model to refine the output of an unconstrained blackbox LLM, effectively treating this initial output as a "sketch" for further elaboration. This approach is complementary to traditional logit-based techniques and enables the application of constrained decoding in settings where full model transparency is unavailable. We demonstrate the efficacy of SGCD through experiments in closed information extraction and constituency parsing, showing how it enhances the utility and flexibility of blackbox LLMs for complex NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: 制約付き復号化(Constrained decoding)は、言語モデル出力の制約を強制するテクニックで、再訓練やアーキテクチャの変更なしにテキスト生成を制御する手段を提供する。 しかしながら、そのアプリケーションは一般的に、ユーザーが次のトーケン分布(通常はソフトマックスロジットを介して)にアクセスできるモデルに限定されており、ブラックボックスの大規模言語モデル(LLM)で制限される。 本稿では,ブラックボックスLLMのロジットにアクセスせずに動作するブラックボックスLLMの制約付き復号法であるスケッチ誘導制約復号法(SGCD)を提案する。 SGCDは、ローカルにホストされた補助モデルを使用して、制約のないブラックボックスLSMの出力を洗練し、この初期出力を「スケッチ」として効果的に処理し、さらなる実験を行う。 このアプローチは、従来のロジットベースのテクニックを補完するものであり、完全なモデルの透明性が利用できない設定で制約付きデコードの適用を可能にする。 本研究では,複雑なNLPタスクに対するブラックボックスLLMの有用性と柔軟性をいかに向上させるかを示す。

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