論文の概要: Self-Refine Instruction-Tuning for Aligning Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00402v1
• Date: Wed, 1 May 2024 09:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:07:30.699295
• Title: Self-Refine Instruction-Tuning for Aligning Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおけるアライメント推論のための自己修正命令チューニング
• Authors: Leonardo Ranaldi, Andrè Freitas,
• Abstract要約: 小さい言語モデルと大きい言語モデルの間の推論能力のアライメントは、主にスーパーバイザード・ファイン・チューニング(SFT)を通して行われる。 そこで本研究では,より小さな言語モデルを用いて自己定義する自己記述型指導手法を提案する。 コモンセンスと数学の推論タスクで得られた結果は、このアプローチがドメイン内とドメイン外の両方のシナリオでインストラクションチューニングを著しく上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8133739801185272
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The alignments of reasoning abilities between smaller and larger Language Models are largely conducted via Supervised Fine-Tuning (SFT) using demonstrations generated from robust Large Language Models (LLMs). Although these approaches deliver more performant models, they do not show sufficiently strong generalization ability as the training only relies on the provided demonstrations. In this paper, we propose the Self-refine Instruction-tuning method that elicits Smaller Language Models to self-refine their abilities. Our approach is based on a two-stage process, where reasoning abilities are first transferred between LLMs and Small Language Models (SLMs) via Instruction-tuning on demonstrations provided by LLMs, and then the instructed models Self-refine their abilities through preference optimization strategies. In particular, the second phase operates refinement heuristics based on the Direct Preference Optimization algorithm, where the SLMs are elicited to deliver a series of reasoning paths by automatically sampling the generated responses and providing rewards using ground truths from the LLMs. Results obtained on commonsense and math reasoning tasks show that this approach significantly outperforms Instruction-tuning in both in-domain and out-domain scenarios, aligning the reasoning abilities of Smaller and Larger Language Models.
• Abstract（参考訳）: 小さい言語モデルと大きい言語モデルの間の推論能力のアライメントは、堅牢なLarge Language Models (LLMs) から生成されたデモを使用して、スーパービジョンファインチューニング (SFT) を通して行われる。 これらのアプローチはより高性能なモデルを提供するが、トレーニングは提供された実演にのみ依存するため、十分に強力な一般化能力を示すものではない。 本稿では,より小さな言語モデルに自己表現能力を与える自己表現型指導手法を提案する。 提案手法は、まずLLMとSmall Language Models(SLM)間で、LLMが提供する実演のインストラクションチューニングを通じて推論能力の伝達を行い、その後、優先最適化戦略により、その能力を自己定義する2段階のプロセスに基づいている。 特に、第2フェーズは、直接選好最適化アルゴリズムに基づいて洗練されたヒューリスティックを演算し、SLMは、生成された応答を自動的にサンプリングし、LLMから基底真理を用いて報酬を与えることによって、一連の推論経路を導出する。 コモンセンスと数学の推論タスクで得られた結果は、このアプローチがドメイン内シナリオとドメイン外シナリオの両方でインストラクションチューニングを著しく上回り、より小さな言語モデルとより大きな言語モデルの推論能力を整合させることを示している。

関連論文リスト

• Improving Reasoning Performance in Large Language Models via Representation Engineering [2.0099933815960256]
  大規模言語モデル(LLM)の表現工学的アプローチを提案する。 モデルアクティベーションは、推論タスクを処理する際にLLMの残ストリームから読み込まれる。 LLMは、ある程度に、アクティベーションを調節することで、認識された推論能力を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T04:58:43Z)
• d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning [31.531278643184656]
  最近の大規模言語モデル(LLM)は、オンライン強化学習(RL)の恩恵を受ける強力な推論能力を示している。 教師付き微調整(SFT)とRLの組み合わせにより,事前学習したdLLMを推論モデルに適応するフレームワークであるd1を提案する。 d1は最高の性能を示し、最先端のdLLMの性能を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T16:08:45Z)
• Process-based Self-Rewarding Language Models [47.119444722849025]
  大規模言語モデルは、様々な下流タスクで優れたパフォーマンスを示し、複数のシナリオで広く適用されてきた。 人間の嗜好データは、人間のパフォーマンスの上限に制約されるLCMの性能をさらに向上させるために訓練に使用される。 本稿では,LLM-as-a-Judgeとステップワイズ優先最適化を導入した,言語モデルのためのプロセスベースの自己回帰パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T18:58:44Z)
• Satori: Reinforcement Learning with Chain-of-Action-Thought Enhances LLM Reasoning via Autoregressive Search [57.28671084993782]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる顕著な推論能力を示している。 近年の研究では、テスト時間計算の増加はLLMの推論能力を高めることが示されている。 そこで我々は,1)COAT推論形式を内部化するための小規模な形式調整段階,2)強化学習を活用した大規模自己改善段階を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T17:26:58Z)
• Scalable Language Models with Posterior Inference of Latent Thought Vectors [52.63299874322121]
  Latent-Thought Language Models (LTM) には、潜在空間における明示的な事前モデルに従う明示的な潜在思考ベクトルが含まれている。 LTMは従来のLLMを超える拡張次元を持ち、構造化された設計空間を提供する。 LTMは従来の自己回帰モデルや離散拡散モデルよりも、検証の難易度やゼロショット言語モデリングにおいて著しく優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T17:50:34Z)
• Large Language Models Know What Makes Exemplary Contexts [42.90814615222177]
  In-context Learning (ICL) は、Large Language Model (LLM) の発展において重要な機能であることが証明されている。 本稿では,LLMのための統合フレームワークを提案する。このフレームワークにより,影響力のあるインコンテキストのサンプルを自己選択してコンテキストを構成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T12:32:41Z)
• Effective Demonstration Annotation for In-Context Learning via Language Model-Based Determinantal Point Process [45.632012199451275]
  In-context Learning(ICL)は、インプット・アウトプット・ペアを通じてマッピングを学習する、数発の学習パラダイムである。 既存の作業は大規模にラベル付けされたサポートセットに大きく依存しているため、現実的なシナリオでは必ずしも実現できない。 言語モデルに基づく決定点プロセス(LM-DPP)を導入し、最適選択のための未ラベルインスタンスの不確かさと多様性を同時に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-04T18:08:15Z)
• Enhancing Travel Choice Modeling with Large Language Models: A Prompt-Learning Approach [6.913791588789051]
  本稿では,予測精度を大幅に向上させ,個々の予測に対して明確な説明を提供する,プロンプト学習に基づく大規模言語モデル(LLM)フレームワークを提案する。 スイスで収集されたLondon Passenger Mode Choice(LPMC)とOptima-Mode(Optima-Mode)の2つの選択肢データセットを用いて,フレームワークの有効性を検証した。 その結果,LLMは人々の選択を予測する上で,最先端のディープラーニング手法や個別選択モデルよりも優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T13:46:08Z)
• Aligning Language Models with Demonstrated Feedback [58.834937450242975]
  Demonstration ITerated Task Optimization (DITTO)は、言語モデルの出力とユーザの実証された振る舞いを直接調整する。 我々は,DITTOがニュース記事やメール,ブログ記事などのドメイン間できめ細かいスタイルやタスクアライメントを学習する能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T23:13:56Z)
• Towards Modeling Learner Performance with Large Language Models [7.002923425715133]
  本稿では,LLMのパターン認識とシーケンスモデリング機能が,知識追跡の領域にまで拡張できるかどうかを検討する。 ゼロショットプロンプト(ゼロショットプロンプト)とモデル微調整(モデル微調整)の2つの手法と,既存のLLM以外の知識追跡手法を比較した。 LLMベースのアプローチは最先端のパフォーマンスを達成しないが、微調整のLLMは素早いベースラインモデルの性能を上回り、標準的なベイズ的知識追跡手法と同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T14:06:34Z)
• Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with Local Intrinsic Dimension [63.330262740414646]
  大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。 モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T04:56:21Z)
• Explanation-aware Soft Ensemble Empowers Large Language Model In-context Learning [50.00090601424348]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語理解タスクにおいて顕著な能力を示している。 我々は,LLMを用いたテキスト内学習を支援するための説明型ソフトアンサンブルフレームワークであるEASEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T06:13:38Z)
• Retrieval-based Knowledge Transfer: An Effective Approach for Extreme Large Language Model Compression [64.07696663255155]
  大規模事前学習型言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて例外的な性能を示した。 しかし、これらのモデルの巨大なサイズは、現実世界のアプリケーションに展開する上で大きな課題をもたらします。 本稿では,LLMの知識を極めて小規模なモデルに効果的に伝達するRetrieval-based Knowledge Transfer (RetriKT)と呼ばれる新しい圧縮パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T07:58:20Z)
• Mixture-of-Experts Meets Instruction Tuning:A Winning Combination for Large Language Models [125.91897197446379]
  MoEモデルは高密度モデルよりも命令チューニングの恩恵を受ける。 我々の最も強力なモデルであるFLAN-MOE-32Bは、4つのベンチマークタスクにおけるFLAN-PALM-62Bの性能を上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T04:22:26Z)
• Iterative Forward Tuning Boosts In-Context Learning in Language Models [88.25013390669845]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)における文脈内学習を促進する新しい2段階フレームワークを提案する。 具体的には、当社のフレームワークでは、ICLプロセスをDeep-ThinkingとTest Stageの2つの別々のステージに分類しています。 ディープシンキング段階にはユニークな注意機構、すなわち反復的な注意強化機構が組み込まれており、複数の情報の蓄積を可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T13:18:17Z)
• Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding Good Demonstrations for In-Context Learning [104.58874584354787]
  近年,事前学習型大規模言語モデル (LLM) は,インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる推論時少数ショット学習能力を実現する上で,顕著な効率性を示している。 本研究では,現実のLLMを潜在変数モデルとみなし,ベイズレンズによる文脈内学習現象を考察することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T18:59:01Z)
• Differentiable Prompt Makes Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners [23.150999852147283]
  本研究は,differiAble pRompT (DART) という新規で効率的なアプローチを提案する。 小さな言語モデルを、素早いエンジニアリングなしで、より優れた数ショットの学習者に変換することができる。 標準NLPタスクの包括的な評価は、提案手法がより優れた数ショット性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T12:29:25Z)

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。