論文の概要: A Survey on Self-Evolution of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14387v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 17:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 15:08:25.671297
• Title: A Survey on Self-Evolution of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの自己進化に関する調査
• Authors: Zhengwei Tao, Ting-En Lin, Xiancai Chen, Hangyu Li, Yuchuan Wu, Yongbin Li, Zhi Jin, Fei Huang, Dacheng Tao, Jingren Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野やインテリジェントエージェントアプリケーションにおいて大きく進歩している。 この問題に対処するために、LLMが自律的に獲得し、洗練し、モデル自身によって生成された経験から学ぶことができる自己進化的アプローチが急速に成長している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.54238664264928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have significantly advanced in various fields and intelligent agent applications. However, current LLMs that learn from human or external model supervision are costly and may face performance ceilings as task complexity and diversity increase. To address this issue, self-evolution approaches that enable LLM to autonomously acquire, refine, and learn from experiences generated by the model itself are rapidly growing. This new training paradigm inspired by the human experiential learning process offers the potential to scale LLMs towards superintelligence. In this work, we present a comprehensive survey of self-evolution approaches in LLMs. We first propose a conceptual framework for self-evolution and outline the evolving process as iterative cycles composed of four phases: experience acquisition, experience refinement, updating, and evaluation. Second, we categorize the evolution objectives of LLMs and LLM-based agents; then, we summarize the literature and provide taxonomy and insights for each module. Lastly, we pinpoint existing challenges and propose future directions to improve self-evolution frameworks, equipping researchers with critical insights to fast-track the development of self-evolving LLMs. Our corresponding GitHub repository is available at https://github.com/AlibabaResearch/DAMO-ConvAI/tree/main/Awesome-Self-Evolution-of-LLM
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野やインテリジェントエージェントアプリケーションにおいて大きく進歩している。 しかしながら、人間や外部モデルから学習する現在のLLMはコストがかかり、タスクの複雑さと多様性が増大するにつれてパフォーマンスの天井に直面する可能性がある。 この問題に対処するために、LLMが自律的に獲得し、洗練し、モデル自身によって生成された経験から学ぶことができる自己進化的アプローチが急速に成長している。 人間の経験的学習プロセスにインスパイアされたこの新しいトレーニングパラダイムは、LLMを超知能に拡張する可能性を提供します。 本研究では,LLMにおける自己進化的アプローチの包括的調査を行う。 まず, 自己進化のための概念的枠組みを提案し, 経験獲得, 経験改善, 更新, 評価の4段階からなる反復サイクルとして, 進化過程を概説する。 次に, LLM と LLM をベースとしたエージェントの進化目標を分類し, 文献を要約し, 各モジュールの分類と知見を提供する。 最後に、既存の課題を指摘し、自己進化の枠組みを改善するための今後の方向性を提案し、研究者に重要な洞察を与え、自己進化型LCMの開発を迅速に追跡する。 対応するGitHubリポジトリはhttps://github.com/AlibabaResearch/DAMO-ConvAI/tree/main/Awesome-Self-Evolution-of-LLMで公開しています。

関連論文リスト

• Long Term Memory: The Foundation of AI Self-Evolution [48.52678410533424]
  GPTのような大規模な言語モデル(LLM)は、膨大なデータセットに基づいてトレーニングされており、言語理解、推論、計画において印象的な能力を示している。 ほとんどの研究は、より強力な基盤モデルを構築するために、より大規模なデータセットをトレーニングすることで、これらのモデルを強化することに重点を置いている。 大規模なトレーニングとは異なり、推論中にモデルを進化させることは、AIの自己進化(self-evolution)と呼ばれるプロセスと同等に重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T06:09:30Z)
• Towards more realistic evaluation of LLM-based code generation: an experimental study and beyond [36.1669124651617]
  我々は,ソフトウェア開発の進化する性質を反映した,大規模言語モデルのコード生成性能を理解するための実証的研究を行った。 従来の非無視評価手法は10.0%から61.1%の範囲でLLMの膨らませた性能をもたらすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T03:19:18Z)
• Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing [56.75702900542643]
  大規模言語モデルの自己改善のためのAlphaLLMを紹介する。 モンテカルロ木探索(MCTS)とLLMを統合し、自己改善ループを確立する。 実験の結果,AlphaLLM は付加アノテーションを使わずに LLM の性能を大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:21:34Z)
• Bias Amplification in Language Model Evolution: An Iterated Learning Perspective [27.63295869974611]
  我々は,Large Language Models (LLMs) の行動と人間の文化の進化の類似性を描いている。 我々のアプローチは、人間の文化進化においてどのように微妙なバイアスが拡大されるかを解明するベイズ的枠組みである反復学習(IL)を活用することである。 本稿では,ベイジアン・イルフレームワークにおけるエージェントの行動の特徴を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T02:01:25Z)
• LLM Guided Evolution - The Automation of Models Advancing Models [0.0]
  ガイドド・エボリューション(GE)は、従来の機械学習アプローチから切り離された斬新なフレームワークである。 思想の進化(EoT)は、従来の突然変異の結果からLLMを反映して学習させることでGEを強化する。 ExquisiteNetV2モデルの進化におけるGEの適用は,その有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T03:44:55Z)
• Continual Learning for Large Language Models: A Survey [95.79977915131145]
  大規模言語モデル(LLM)は、大規模なトレーニングコストが高いため、頻繁な再トレーニングには適さない。 本稿では,LLMの連続学習に関する最近の研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T12:34:09Z)
• Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context Learners [94.89301696512776]
  大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。 自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。 本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:24:46Z)
• SELF: Self-Evolution with Language Feedback [68.6673019284853]
  SELF(Self-Evolution with Language Feedback)は、大規模言語モデルを進化させる新しいアプローチである。 LLMは、人間の学習プロセスと同様、自己回帰を通じて自己改善を可能にする。 数学および一般タスクにおける実験により,SELFは人間の介入なしにLLMの能力を高めることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T00:52:24Z)

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。