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。
関連論文リスト
- SoupLM: Model Integration in Large Language and Multi-Modal Models [51.12227693121004]
大規模言語モデル(LLM)の訓練には、かなりの計算資源が必要である。
既存の公開LLMは通常、さまざまなタスクにまたがる、多種多様なプライベートにキュレートされたデータセットで事前トレーニングされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T05:38:15Z) - Entropy Law: The Story Behind Data Compression and LLM Performance [115.70395740286422]
モデル性能はトレーニングデータの圧縮比と負の相関関係にあり,トレーニング損失が小さくなるのが普通である。
エントロピー法則の知見に基づいて, 極めて効率的で普遍的なデータ選択法を提案する。
また,モデルトレーニング開始時の潜在的な性能リスクを検出するエントロピー法則の興味深い応用を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T08:14:29Z) - From Words to Actions: Unveiling the Theoretical Underpinnings of LLM-Driven Autonomous Systems [59.40480894948944]
大規模言語モデル (LLM) は、物理世界の意思決定問題を解くことができる。
このモデルの下で、LLM Plannerは、プロンプトを介して言語ベースのサブゴールを反復的に生成することにより、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)をナビゲートする。
我々は,事前学習したLLMプランナーが,文脈内学習を通じてベイズ的集計模倣学習(BAIL)を効果的に行うことを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T09:42:54Z) - Bridging the Gap between Different Vocabularies for LLM Ensemble [10.669552498083709]
様々な大言語モデル(LLM)における語彙の相違は、これまでの研究を制約してきた。
語彙アライメント(EVA)を用いたLLMのアンサンブル手法を提案する。
EVAは様々なLLM間の語彙ギャップを橋渡しし、各生成ステップで巧妙にアンサンブルすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T06:28:20Z) - Knowledge Fusion of Large Language Models [73.28202188100646]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)における知識融合の概念を紹介する。
我々は、それらの集合的知識と独特な強みを外部化し、それによってターゲットモデルの能力が、どのソースLLMよりも高められるようにします。
この結果から,LLMの融合により,推論やコモンセンス,コード生成など,対象モデルの性能が向上することが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T05:02:46Z) - Large Language Model (LLM) Bias Index -- LLMBI [0.0]
LLMBI(Large Language Model Bias Index)は、大規模言語モデル(LLM)に固有のバイアスを定量化し、対処するための先駆的なアプローチである。
年齢,性別,人種的偏見に限らず,多次元の偏見を取り入れた複合スコアリングシステムを用いたLLMBIの定式化を行った。
OpenAIのAPIからの応答を用いた実証分析では,バイアス検出の代表的な方法として,高度な感情分析を採用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T15:38:13Z) - Routing to the Expert: Efficient Reward-guided Ensemble of Large
Language Models [69.51130760097818]
本研究では,報奨誘導型ルーティング手法であるZooterを提案する。
さまざまなドメインやタスクについて26のサブセットを持つ総合的なベンチマークコレクション上でZooterを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T04:40:43Z) - ThinkSum: Probabilistic reasoning over sets using large language models [18.123895485602244]
本稿では,2段階の確率的推論パラダイムであるThinkSumを提案する。
我々は,LLM評価タスクのBIGベンチスイートにおけるThinkSumの可能性とメリットを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T00:34:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。