論文の概要: The Larger the Better? Improved LLM Code-Generation via Budget Reallocation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00725v2
- Date: Thu, 25 Jul 2024 11:37:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 19:17:05.130520
- Title: The Larger the Better? Improved LLM Code-Generation via Budget Reallocation
- Title(参考訳): より大きなもの? 予算再配置によるLLMコード生成の改善
- Authors: Michael Hassid, Tal Remez, Jonas Gehring, Roy Schwartz, Yossi Adi,
- Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は小型言語よりも優れているという考え方が一般的である。
両方のモデルが同じ予算の下で動作した場合、どうなるのか?
我々は、様々なサイズのコード生成LLMを分析し、70Bモデルを実行する場合と13Bモデルから5つの出力を生成する場合の比較を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.0844209512788
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: It is a common belief that large language models (LLMs) are better than smaller-sized ones. However, larger models also require significantly more time and compute during inference. This begs the question: what happens when both models operate under the same budget? (e.g., compute, run-time). To address this question, we analyze code generation LLMs of various sizes and make comparisons such as running a 70B model once vs. generating five outputs from a 13B model. We consider a standard unit-test setup, which can be used to select the correct output from the smaller model. Our findings reveal that the repeated use of smaller models can yield consistent improvements, with gains of up to 15% across five tasks. On the other hand, in scenarios where unit-tests are unavailable, a ranking-based selection of candidates from the smaller model falls short of the performance of a single output from larger ones. Our results highlight the potential of using smaller models instead of larger ones, and the importance of studying approaches for ranking LLM outputs.
- Abstract(参考訳): 大型言語モデル(LLM)は小型言語よりも優れているという考え方が一般的である。
しかし、より大きなモデルでは推論の時間と計算時間もかなり必要である。
両方のモデルが同じ予算の下で動作した場合、どうなるのか?
(例えば、計算、実行時)。
この問題に対処するために、我々は様々なサイズのコード生成LLMを分析し、70Bモデルを実行する場合と13Bモデルから5つの出力を生成する場合の比較を行った。
我々は、より小さなモデルから正しい出力を選択するのに使用できる標準の単体テストの設定を考える。
これらの結果から,5つのタスクで最大15%のゲインを達成し,より小さなモデルの繰り返し使用が一貫した改善をもたらすことが判明した。
一方、単体テストが利用できないシナリオでは、より小さなモデルからの候補のランキングベースの選択は、より大きなモデルからの単一出力のパフォーマンスに劣る。
この結果から,より大きなモデルではなく,より小さなモデルを採用する可能性や,LLM出力のランク付け方法の研究の重要性が浮き彫りになった。
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