論文の概要: A Thorough Examination of Decoding Methods in the Era of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06925v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 07:46:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:37.586847
• Title: A Thorough Examination of Decoding Methods in the Era of LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおける復号法の検討
• Authors: Chufan Shi, Haoran Yang, Deng Cai, Zhisong Zhang, Yifan Wang, Yujiu Yang, Wai Lam,
• Abstract要約: 復号法は、次世代の予測器から実用的なタスク解決器に言語モデルを変換する上で、必須の役割を果たす。 本稿では,大規模言語モデルの文脈における様々な復号法を包括的かつ多面的に分析する。 その結果,復号法の性能は特にタスク依存的であり,アライメント,モデルサイズ,量子化などの要因に影響されていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.65956436513241
• License:
• Abstract: Decoding methods play an indispensable role in converting language models from next-token predictors into practical task solvers. Prior research on decoding methods, primarily focusing on task-specific models, may not extend to the current era of general-purpose large language models (LLMs). Moreover, the recent influx of decoding strategies has further complicated this landscape. This paper provides a comprehensive and multifaceted analysis of various decoding methods within the context of LLMs, evaluating their performance, robustness to hyperparameter changes, and decoding speeds across a wide range of tasks, models, and deployment environments. Our findings reveal that decoding method performance is notably task-dependent and influenced by factors such as alignment, model size, and quantization. Intriguingly, sensitivity analysis exposes that certain methods achieve superior performance at the cost of extensive hyperparameter tuning, highlighting the trade-off between attaining optimal results and the practicality of implementation in varying contexts.
• Abstract（参考訳）: 復号法は、次世代の予測器から実用的なタスク解決器に言語モデルを変換する上で、必須の役割を果たす。 主にタスク固有モデルに焦点を当てた復号法に関する先行研究は、汎用大規模言語モデル(LLM)の現在まで及ばない可能性がある。 さらに、最近のデコード戦略の流入により、この状況はさらに複雑になっている。 本稿では,LLMのコンテキスト内での様々なデコード手法の包括的かつ多面的解析を行い,その性能,ハイパーパラメータ変化に対する堅牢性,幅広いタスク,モデル,デプロイメント環境におけるデコード速度を評価する。 その結果,復号法の性能は特にタスク依存的であり,アライメント,モデルサイズ,量子化などの要因に影響されていることが明らかとなった。 興味深いことに、感度分析は、広範囲なハイパーパラメータチューニングのコストにおいて、特定の手法が優れたパフォーマンスを達成することを明らかにし、最適な結果と様々な状況における実装の実践性との間のトレードオフを強調している。

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