論文の概要: Ensemble Learning for Heterogeneous Large Language Models with Deep Parallel Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12715v2
• Date: Thu, 30 May 2024 16:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:25:21.124485
• Title: Ensemble Learning for Heterogeneous Large Language Models with Deep Parallel Collaboration
• Title（参考訳）: 深層並列協調による異種大言語モデルのアンサンブル学習
• Authors: Yichong Huang, Xiaocheng Feng, Baohang Li, Yang Xiang, Hui Wang, Bing Qin, Ting Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて補完的な強みを示し、LLMアンサンブルの研究を動機付けている。 本稿では,各復号ステップで異なるLLMから得られる情報的確率分布を融合した学習自由アンサンブルフレームワークDeePEnを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.35476224845088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit complementary strengths in various tasks, motivating the research of LLM ensembling. However, existing work focuses on training an extra reward model or fusion model to select or combine all candidate answers, posing a great challenge to the generalization on unseen data distributions. Besides, prior methods use textual responses as communication media, ignoring the valuable information in the internal representations. In this work, we propose a training-free ensemble framework DeePEn, fusing the informative probability distributions yielded by different LLMs at each decoding step. Unfortunately, the vocabulary discrepancy between heterogeneous LLMs directly makes averaging the distributions unfeasible due to the token misalignment. To address this challenge, DeePEn maps the probability distribution of each model from its own probability space to a universal relative space based on the relative representation theory, and performs aggregation. Next, we devise a search-based inverse transformation to transform the aggregated result back to the probability space of one of the ensembling LLMs (main model), in order to determine the next token. We conduct extensive experiments on ensembles of different number of LLMs, ensembles of LLMs with different architectures, and ensembles between the LLM and the specialist model. Experimental results show that (i) DeePEn achieves consistent improvements across six benchmarks covering subject examination, reasoning, and knowledge, (ii) a well-performing specialist model can benefit from a less effective LLM through distribution fusion, and (iii) DeePEn has complementary strengths with other ensemble methods such as voting.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて補完的な強みを示し、LLMアンサンブルの研究を動機付けている。 しかし、既存の研究は、すべての候補回答を選択したり組み合わせたりするために追加の報酬モデルや融合モデルを訓練することに焦点を当てており、目に見えないデータ分布の一般化には大きな課題がある。 さらに、従来の手法では、内部表現の貴重な情報を無視して、テキスト応答を通信メディアとして使用していた。 本研究では,各復号ステップで異なるLLMから得られる情報的確率分布を融合した学習自由アンサンブルフレームワークDePEnを提案する。 残念なことに、不均一なLLM間の語彙差は、トークンのミスアライメントのため、分布を平均的に評価することができない。 この問題に対処するために、DeePEn は相対表現理論に基づいて各モデルの確率分布を自身の確率空間から普遍相対空間にマッピングし、アグリゲーションを実行する。 次に, 集約された結果を, 次のトークンを決定するために, 組立 LLM の1つの確率空間(主モデル)に変換するために, 探索に基づく逆変換を考案する。 異なる数のLLMのアンサンブル、異なるアーキテクチャのLLMのアンサンブル、およびLLMとスペシャリストモデルのアンサンブルについて広範な実験を行った。 実験の結果 (i)DeePEnは、被験者試験、推論、知識を対象とする6つのベンチマークで一貫した改善を実現している。 二 優れたスペシャリストモデルは、分散融合により、より効果的でないLCMの恩恵を受けることができる。 三)DeePEnは、投票等の他のアンサンブル方式と相補的な長所を有する。

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