論文の概要: Self-Refinement of Language Models from External Proxy Metrics Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00827v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 19:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 23:07:17.224382
• Title: Self-Refinement of Language Models from External Proxy Metrics Feedback
• Title（参考訳）: 外部プロキシメトリクスフィードバックによる言語モデルの自己定義
• Authors: Keshav Ramji, Young-Suk Lee, Ram\'on Fernandez Astudillo, Md Arafat Sultan, Tahira Naseem, Asim Munawar, Radu Florian, Salim Roukos
• Abstract要約: ProMiSe(Proxy Metric-based Self-Refinement) ProMiSeは、その応答を一度に1つの原則を反復的に洗練する。 オープンソース言語モデルFlan-T5-XXLとLlama-2-13B-ChatにProMiSeを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.57840561708484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is often desirable for Large Language Models (LLMs) to capture multiple objectives when providing a response. In document-grounded response generation, for example, agent responses are expected to be relevant to a user's query while also being grounded in a given document. In this paper, we introduce Proxy Metric-based Self-Refinement (ProMiSe), which enables an LLM to refine its own initial response along key dimensions of quality guided by external metrics feedback, yielding an overall better final response. ProMiSe leverages feedback on response quality through principle-specific proxy metrics, and iteratively refines its response one principle at a time. We apply ProMiSe to open source language models Flan-T5-XXL and Llama-2-13B-Chat, to evaluate its performance on document-grounded question answering datasets, MultiDoc2Dial and QuAC, demonstrating that self-refinement improves response quality. We further show that fine-tuning Llama-2-13B-Chat on the synthetic dialogue data generated by ProMiSe yields significant performance improvements over the zero-shot baseline as well as a supervised fine-tuned model on human annotated data.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(llm)では、応答を提供する際に複数の目的をキャプチャすることが望ましいことが多い。 例えば、文書接地応答生成では、エージェント応答は、与えられた文書に接地されている間、ユーザのクエリに関連することが期待される。 本稿では,Proxy Metric-based Self-Refinement (ProMiSe)を導入し,外部メトリクスフィードバックによって導かれる品質の重要次元に沿ってLLMが独自の初期応答を洗練し,全体的な最終応答を向上する。 promiseは原則固有のプロキシメトリクスを通じて、応答品質に対するフィードバックを活用し、その応答を1つの原則として反復的に洗練します。 本稿では,オープンソースの言語モデルであるFlan-T5-XXLとLlama-2-13B-ChatにProMiSeを適用し,その性能を評価する。 さらに,promiseが生成する合成対話データに対するllama-2-13b-chatの微調整により,ゼロショットベースラインよりも大幅に性能が向上することを示す。

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