論文の概要: Pack of LLMs: Model Fusion at Test-Time via Perplexity Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11531v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 16:24:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 13:16:00.075212
• Title: Pack of LLMs: Model Fusion at Test-Time via Perplexity Optimization
• Title（参考訳）: LLMパッケージ:パープレキシティ最適化による試験時間でのモデル融合
• Authors: Costas Mavromatis, Petros Karypis, George Karypis,
• Abstract要約: Pack of LLMs (PackLLM) は、入力プロンプトが与えられた場合、各LSMの専門知識を活用するテスト時間融合の有効な方法である。 我々は,多種多様なタスクに対して,100以上の大規模言語モデル(LLM)を用いて実験を行う。 PackLLMは、テスト時間融合ベースラインを1.89%精度で上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.73637736606997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fusing knowledge from multiple Large Language Models (LLMs) can combine their diverse strengths to achieve improved performance on a given task. However, current fusion approaches either rely on learning-based fusers that do not generalize to new LLMs, or do not take into account how well each LLM understands the input. In this work, we study LLM fusion at test-time, which enables leveraging knowledge from arbitrary user-specified LLMs during inference. We introduce Pack of LLMs (PackLLM), an effective method for test-time fusion that leverages each LLM's expertise, given an input prompt. PackLLM performs model fusion by solving an optimization problem for determining each LLM's importance, so that perplexity over the input prompt is minimized. First, our simple PackLLM-sim variant validates that perplexity is a good indicator for measuring each LLM's expertise. Second, our PackLLM-opt variant approximately solves the perplexity minimization problem via a greedy algorithm. The derived importance weights are used to combine the LLMs during inference. We conduct experiments with over 100 total LLMs on a diverse set of tasks. Experimental results show that (i) perplexity is a reliable measure for LLM fusion, (ii) PackLLM outperforms test-time fusion baselines by 1.89% accuracy points, and (iii) PackLLM can leverage new LLMs to improve performance over learning-based fusion approaches by 3.92-11.94% accuracy points.
• Abstract（参考訳）: 複数のLarge Language Models (LLM) からの知識を融合させることで、与えられたタスクのパフォーマンスを向上させることができる。 しかし、現在の融合アプローチは、新しいLLMに一般化しない学習ベースのフューザーに依存するか、あるいはそれぞれのLLMが入力をいかによく理解しているかを考慮しない。 本研究では,任意のユーザ指定LLMからの知識を推論時に活用できるLLM融合を,テスト時に検討する。 入力プロンプトが与えられた場合、各LSMの専門知識を活用するテスト時間融合の有効な方法であるPack of LLM(PackLLM)を紹介する。 PackLLMは、各LLMの重要性を決定する最適化問題を解くことでモデル融合を行い、入力プロンプトのパープレキシティを最小化する。 まず、単純な PackLLM-sim 変種は、パープレキシティがそれぞれのLSMの専門知識を測定するのに良い指標であることを示す。 第二に、当社のPackLLM-opt変種は、グリードアルゴリズムを用いて、パープレキシティの最小化問題を解決する。 導出重みは、推論中にLLMを結合するために用いられる。 我々は,多種多様なタスクに対して,100以上のLLMを用いて実験を行った。 実験の結果 i)パープレキシティ(perplexity)は、LSM融合の信頼性の高い尺度である。 (ii)PackLLMは、テスト時核融合基準線を1.89%精度で上回り、 (iii) PackLLMは3.92-11.94%の精度で、学習ベースの融合アプローチよりも性能を向上させるために新しいLCMを利用することができる。

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