論文の概要: SELF-[IN]CORRECT: LLMs Struggle with Refining Self-Generated Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04298v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 20:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 23:37:10.678723
• Title: SELF-[IN]CORRECT: LLMs Struggle with Refining Self-Generated Responses
• Title（参考訳）: SELF-[IN]CORRECT:自己生成応答を精製するLLM構造
• Authors: Dongwei Jiang, Jingyu Zhang, Orion Weller, Nathaniel Weir, Benjamin Van Durme, Daniel Khashabi,
• Abstract要約: 生成AIシステムは、より良い結果を得るために、以前の出力を継続的に改善することができる。 任意のタスクにおける任意のモデルの生成的および識別的能力を比較する。 我々は、これらのモデルが世代よりも確実に優れているという差別に関する性能を観察していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.148206387394936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can LLMs continually improve their previous outputs for better results? An affirmative answer would require LLMs to be better at discriminating among previously-generated alternatives, than generating initial responses. We explore the validity of this hypothesis in practice. We first introduce a unified framework that allows us to compare the generative and discriminative capability of any model on any task. Then, in our resulting experimental analysis of several LLMs, we do not observe the performance of those models on discrimination to be reliably better than generation. We hope these findings inform the growing literature on self-improvement AI systems.
• Abstract（参考訳）: LLMは、より良い結果を得るために、以前の出力を継続的に改善できますか? 肯定的な答えは、LLMが初期応答を生成するよりも、以前生成された代替品の識別が優れていることを要求する。 我々は実際にこの仮説の有効性を探求する。 まず、任意のタスクにおける任意のモデルの生成的および識別的能力を比較するための統合されたフレームワークを紹介します。 そして,本研究で得られた複数のLCMの実験的解析では,これらのモデルの性能が世代よりも確実に向上するかどうかを観察することができない。 これらの発見が、自己改善型AIシステムに関する文献の増大を知らせてくれることを願っている。

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