論文の概要: Decoding with Limited Teacher Supervision Requires Understanding When to Trust the Teacher

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18002v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 07:55:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:00.178983
• Title: Decoding with Limited Teacher Supervision Requires Understanding When to Trust the Teacher
• Title（参考訳）: 限定教師監督による復号は、教師を信頼する時を理解する必要がある
• Authors: Hyunjong Ok, Jegwang Ryu, Jaeho Lee,
• Abstract要約: 小規模大規模言語モデル(LLM)は、LLMの監督を効果的に活用して、その生成品質を向上するにはどうすればよいのか? 我々は,初期トークン上でのLLMおよびLLM予測を効果的に集約するアルゴリズムを開発した。 提案手法は,従来の復号法よりも一貫した手法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.136112399898481
• License:
• Abstract: How can small-scale large language models (LLMs) efficiently utilize the supervision of LLMs to improve their generative quality? This question has been well studied in scenarios where there is no restriction on the number of LLM supervisions one can use, giving birth to many decoding algorithms that utilize supervision without further training. However, it is still unclear what is an effective strategy under the $\textit{limited supervision}$ scenario, where we assume that no more than a few tokens can be generated by LLMs. To this end, we develop an algorithm to effectively aggregate the small-scale LLM and LLM predictions on initial tokens so that the generated tokens can more accurately condition the subsequent token generation by small-scale LLM only. Critically, we find that it is essential to adaptively overtrust or disregard the LLM prediction based on the confidence of the small-scale LLM. Through our experiments on a wide range of models and datasets, we demonstrate that our method provides a consistent improvement over conventional decoding strategies. $\small$ $\textbf{Code:}$ https://github.com/HJ-Ok/DecLimSup
• Abstract（参考訳）: 小規模大規模言語モデル(LLM)は、LLMの監督を効果的に活用して、その生成品質を向上するにはどうすればよいのか? この問題は、使用可能なLLMインスペクタの数を制限しないシナリオでよく研究されており、さらなるトレーニングなしにインスペクタを利用する多くのデコードアルゴリズムが誕生している。 しかし、$\textit{limited supervision}$のシナリオでは、LLMによって生成されるトークンが数個しかないと仮定する効果的な戦略が何であるかは、いまだ不明である。 そこで本研究では,初期トークン上でのLLMおよびLLM予測を効果的に集約するアルゴリズムを開発し,小規模LPMのみによるトークン生成をより正確に行えるようにした。 批判的に言えば、小規模LLMの信頼性に基づいて、LLM予測を適応的に過信または無視することが重要である。 幅広いモデルやデータセットの実験を通じて,従来の復号法よりも一貫した改善が得られたことを実証した。 $\small$ $\textbf{Code:}$ https://github.com/HJ-Ok/DecLimSup

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