論文の概要: Divide-or-Conquer? Which Part Should You Distill Your LLM?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15000v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 06:44:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:55.520369
• Title: Divide-or-Conquer? Which Part Should You Distill Your LLM?
• Title（参考訳）: ディバイド・オ・コンカー? LLMはどれに浸すべきか?
• Authors: Zhuofeng Wu, He Bai, Aonan Zhang, Jiatao Gu, VG Vinod Vydiswaran, Navdeep Jaitly, Yizhe Zhang,
• Abstract要約: 我々は、推論タスクを問題解決フェーズと問題解決フェーズに分解する同様の戦略を考案する。 戦略が単一ステージソリューションより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.62667131299918
• License:
• Abstract: Recent methods have demonstrated that Large Language Models (LLMs) can solve reasoning tasks better when they are encouraged to solve subtasks of the main task first. In this paper we devise a similar strategy that breaks down reasoning tasks into a problem decomposition phase and a problem solving phase and show that the strategy is able to outperform a single stage solution. Further, we hypothesize that the decomposition should be easier to distill into a smaller model compared to the problem solving because the latter requires large amounts of domain knowledge while the former only requires learning general problem solving strategies. We propose methods to distill these two capabilities and evaluate their impact on reasoning outcomes and inference cost. We find that we can distill the problem decomposition phase and at the same time achieve good generalization across tasks, datasets, and models. However, it is harder to distill the problem solving capability without losing performance and the resulting distilled model struggles with generalization. These results indicate that by using smaller, distilled problem decomposition models in combination with problem solving LLMs we can achieve reasoning with cost-efficient inference and local adaptation.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLM) は,まず主課題のサブタスクを解くことを奨励された場合に,推論タスクをよりよく解けることが実証されている。 本稿では,問題分解フェーズと問題解決フェーズに推論タスクを分解する同様の戦略を考案し,その戦略が単一段階の解より優れていることを示す。 さらに、後者はドメイン知識を多く必要としているのに対して、後者は一般的な問題解決戦略を学習することしか必要としていないため、分解をより小さなモデルに抽出しやすくすべきである、という仮説を立てる。 提案手法は,これらの2つの機能を蒸留し,推論結果と推論コストに与える影響を評価する。 問題分解フェーズを蒸留できると同時に,タスクやデータセット,モデルなどにわたって,優れた一般化を実現できることが分かりました。 しかし、性能を損なわずに問題解決能力の蒸留が困難であり、結果の蒸留モデルは一般化に苦慮する。 これらの結果は, より小型で蒸留された分解モデルとLLMを併用することにより, コスト効率のよい推論と局所的適応による推論を実現できることを示している。

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