論文の概要: Synergy-of-Thoughts: Eliciting Efficient Reasoning in Hybrid Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02563v4
• Date: Sat, 24 Aug 2024 14:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 00:26:06.577507
• Title: Synergy-of-Thoughts: Eliciting Efficient Reasoning in Hybrid Language Models
• Title（参考訳）: Synergy-of-Thoughts:ハイブリッド言語モデルにおける効率的な推論
• Authors: Yu Shang, Yu Li, Fengli Xu, Yong Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のタスクにおいて顕著な創発能力を示しているが、関連する高価なAPIコストは、実際のアプリケーションを大幅に制限している。 本稿では,異なるスケールのハイブリッドLLMの相乗的ポテンシャルを効率的に推論するために,「思考のシネルギー」を提案する。 SoTはAPIコストを38.3%-75.1%削減し、最先端の推論精度とソリューションの多様性を同時に達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.466985579720507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown impressive emergent abilities in a wide range of tasks, but the associated expensive API cost greatly limits the real application. Previous works like chain-of-thought (CoT) and tree-of-thoughts (ToT) have predominately focused on enhancing accuracy, but overlook the rapidly increasing API cost, which could be particularly problematic for open-ended real-world tasks with huge solution spaces. Motivated by the dual process theory of human cognition, we propose "Synergy of Thoughts"(SoT) to unleash the synergistic potential of hybrid LLMs with different scales for efficient reasoning. By default, SoT uses smaller-scale language models to generate multiple low-cost intuitive thoughts, which resembles the parallel intuitions produced by System 1. We then design a confidence evaluator where the intuitive thoughts are cross-evaluated and introduce a controllable threshold mechanism to decide their mutual conflict. If these intuitive thoughts exhibit conflicts, SoT will invoke the reflective reasoning of scaled-up language models to emulate the intervention of System 2, which will override the intuitive thoughts and rectify the reasoning results. This framework is model-agnostic and training-free, which can be flexibly implemented with various off-the-shelf LLMs. Experiments on six representative reasoning tasks show that SoT substantially reduces the API cost by 38.3%-75.1%, and simultaneously achieves state-of-the-art reasoning accuracy and solution diversity. Notably, the average token cost reduction on open-ended tasks reaches up to 69.1%.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のタスクにおいて顕著な創発能力を示しているが、関連する高価なAPIコストは、実際のアプリケーションを大幅に制限している。 チェーン・オブ・シント(CoT)やツリー・オブ・シント(ToT)といったこれまでの作業は、精度の向上に重点を置いていたが、APIコストの急激な増加を見落としている。 人間の認知の二重過程理論に触発されて、効率的な推論のために、異なるスケールのハイブリッドLLMの相乗的ポテンシャルを解き放つために、「思考のシネルギー」(SoT)を提案する。 デフォルトでは、SoTはより小規模の言語モデルを使用して、System 1の並列直感に類似した、低コストで直感的な思考を生成する。 次に、直感的思考を相互評価する信頼度評価器を設計し、相互の対立を決定するための制御可能なしきい値機構を導入する。 これらの直感的な思考が矛盾を示す場合、SoTはシステム2の介入をエミュレートするためにスケールアップされた言語モデルの反射的推論を実行し、直観的な思考をオーバーライドし、推論結果を修正します。 このフレームワークはモデルに依存しないトレーニングフリーで、様々な既製のLCMで柔軟に実装できる。 6つの代表的な推論タスクの実験では、SoTはAPIコストを38.3%-75.1%削減し、最先端の推論精度とソリューションの多様性を同時に達成している。 特に、オープンエンドタスクの平均トークンコストの削減は69.1%に達する。

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