論文の概要: Breaking the Ceiling of the LLM Community by Treating Token Generation as a Classification for Ensembling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12585v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 11:18:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:36.021615
• Title: Breaking the Ceiling of the LLM Community by Treating Token Generation as a Classification for Ensembling
• Title（参考訳）: 組立の分類としてのトークン生成処理によるLCMコミュニティの焼成の破壊
• Authors: Yao-Ching Yu, Chun-Chih Kuo, Ziqi Ye, Yu-Cheng Chang, Yueh-Se Li,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) による各トークンの生成を,アンサンブルのための分類(GaC)として扱う。 実験では、試験、数学、推論などいくつかのベンチマークで最先端のLCMをアンサンブルし、我々の手法が既存のコミュニティのパフォーマンスを損なうことを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.873482175367558
• License:
• Abstract: Ensembling multiple models has always been an effective approach to push the limits of existing performance and is widely used in classification tasks by simply averaging the classification probability vectors from multiple classifiers to achieve better accuracy. However, in the thriving open-source Large Language Model (LLM) community, ensembling methods are rare and typically limited to ensembling the full-text outputs of LLMs, such as selecting the best output using a ranker, which leads to underutilization of token-level probability information. In this paper, we treat the Generation of each token by LLMs as a Classification (GaC) for ensembling. This approach fully exploits the probability information at each generation step and better prevents LLMs from producing early incorrect tokens that lead to snowballing errors. In experiments, we ensemble state-of-the-art LLMs on several benchmarks, including exams, mathematics and reasoning, and observe that our method breaks the existing community performance ceiling. Furthermore, we observed that most of the tokens in the answer are simple and do not affect the correctness of the final answer. Therefore, we also experimented with ensembling only key tokens, and the results showed better performance with lower latency across benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 複数のモデルを組み立てることは常に、既存の性能の限界を押し上げる効果的なアプローチであり、複数の分類器から分類確率ベクトルを平均化し、精度を向上させることで、分類タスクに広く利用されている。 しかし、オープンソースのLarge Language Model (LLM) コミュニティでは、アンサンブル手法はまれであり、通常はランサーを用いて最高の出力を選択するなど、LLMのフルテキスト出力のアンサンブルに限られており、トークンレベルの確率情報の未利用につながる。 本稿では,LLMによる各トークンの生成を,アンサンブルのための分類(GaC)として扱う。 このアプローチは、各生成ステップの確率情報を完全に活用し、LSMが早期の不正なトークンを生成できないようにし、スノーボールエラーを引き起こす。 実験では、試験、数学、推論などいくつかのベンチマークで最先端のLCMをアンサンブルし、我々の手法が既存のコミュニティのパフォーマンスを損なうことを観察する。 さらに,回答のトークンの大部分は単純であり,最終回答の正しさには影響しないことがわかった。 また,キートークンのみをアンサンブルする実験を行い,ベンチマーク間のレイテンシを低くすることで,性能が向上した。

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