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/2402.12052v3
• Date: Thu, 30 May 2024 12:03:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 21:05:54.215999
• Title: Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs
• Title（参考訳）: 小さなモデルとビッグインサイト:スリムなプロキシモデルを活用してLLMをいつ、何を検索すべきかを決定
• 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）: 60.40396361115776
• 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は未解決のままである。 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、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。 我々はLLMが知らない質問において、不足した知識の検索を行うのみである。 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。

関連論文リスト

• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• When Do LLMs Need Retrieval Augmentation? Mitigating LLMs' Overconfidence Helps Retrieval Augmentation [66.01754585188739]
  大規模言語モデル(LLM)は、特定の知識を持っていないことを知るのが困難であることが判明した。 Retrieval Augmentation (RA)はLLMの幻覚を緩和するために広く研究されている。 本稿では,LLMの知識境界に対する認識を高めるためのいくつかの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T04:57:19Z)
• Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context Learners [94.89301696512776]
  大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。 自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。 本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:24:46Z)
• Learn to Refuse: Making Large Language Models More Controllable and Reliable through Knowledge Scope Limitation and Refusal Mechanism [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は印象的な言語理解と生成能力を示している。 これらのモデルは欠陥がなく、しばしばエラーや誤報を含む応答を生成する。 本稿では,LLMに対して,誤りを避けるために,難解な質問への回答を拒否するように指示する拒絶機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T07:20:49Z)
• Knowing What LLMs DO NOT Know: A Simple Yet Effective Self-Detection Method [36.24876571343749]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな可能性を示している。 近年の文献では、LLMは断続的に非実効応答を生成する。 本研究では,LLM が知らない質問が非現実的な結果を生成する傾向にあることを検知する新たな自己検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T06:22:14Z)
• Investigating the Factual Knowledge Boundary of Large Language Models with Retrieval Augmentation [91.30946119104111]
  大規模言語モデル(LLM)は,質問に応答する能力に対して,波及しない自信を持っていることを示す。 検索の強化は、LLMの知識境界に対する認識を高める効果的なアプローチであることが証明されている。 また, LLM は, 回答の定式化に際し, 提案した検索結果に依存する傾向が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T16:46:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。