論文の概要: Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12052v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 11:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 16:51:28.803461
• Title: Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs
• Title（参考訳）: 小さなモデルと大きな洞察:スリムなプロキシモデルを活用してllmの取得時期と取得方法を決定する
• Authors: Jiejun Tan, Zhicheng Dou, Yutao Zhu, Peidong Guo, Kun Fang, Ji-Rong Wen
• Abstract要約: 本稿では,スリムプロキシモデルを用いた大規模言語モデル (LLM) における知識不足を検知する新しい協調手法であるSlimPLMを提案する。 パラメータがはるかに少ないプロキシモデルを採用し、回答を回答としています。 ヒューリスティックな回答は、LLM内の既知の未知の知識と同様に、ユーザの質問に答えるために必要な知識を予測するのに使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.0049955128318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of large language models (LLMs) and search engines represents a significant evolution in knowledge acquisition methodologies. However, determining the knowledge that an LLM already possesses and the knowledge that requires the help of a search engine remains an unresolved issue. Most existing methods solve this problem through the results of preliminary answers or reasoning done by the LLM itself, but this incurs excessively high computational costs. This paper introduces a novel collaborative approach, namely SlimPLM, that detects missing knowledge in LLMs with a slim proxy model, to enhance the LLM's knowledge acquisition process. We employ a proxy model which has far fewer parameters, and take its answers as heuristic answers. Heuristic answers are then utilized to predict the knowledge required to answer the user question, as well as the known and unknown knowledge within the LLM. We only conduct retrieval for the missing knowledge in questions that the LLM does not know. Extensive experimental results on five datasets with two LLMs demonstrate a notable improvement in the end-to-end performance of LLMs in question-answering tasks, achieving or surpassing current state-of-the-art models with lower LLM inference costs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と検索エンジンの統合は,知識獲得手法の大幅な進化を示唆している。 しかし、llmがすでに持っている知識と検索エンジンの助けを必要とする知識を決定することは未解決の問題である。 既存のほとんどの手法は、LCM自体による予備的な答えや推論の結果によってこの問題を解決するが、計算コストが過度に高い。 本稿では,LLMの知識獲得プロセスを強化するために,スリムプロキシモデルを用いてLLMの知識不足を検出する新しい協調手法であるSlimPLMを提案する。 パラメータがはるかに少ないプロキシモデルを採用し、その回答をヒューリスティックな回答とする。 ヒューリスティックな回答は、ユーザの質問に答えるために必要な知識や、llm内の既知の、未知の知識を予測するために使用される。 LLMが知らない質問において、不足した知識の検索のみを行う。 2つのLLMを持つ5つのデータセットの大規模な実験結果から、質問応答タスクにおけるLLMのエンドツーエンド性能が顕著に向上し、LLM推論コストの低い現在の最先端モデルを達成または超えた。

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