論文の概要: Algorithmic Language Models with Neurally Compiled Libraries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04899v1
- Date: Sat, 6 Jul 2024 00:27:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 22:07:12.912476
- Title: Algorithmic Language Models with Neurally Compiled Libraries
- Title(参考訳): ニューラルコンパイルライブラリを用いたアルゴリズム言語モデル
- Authors: Lucas Saldyt, Subbarao Kambhampati,
- Abstract要約: 大規模言語モデルには真のアルゴリズム能力がない。
本稿では,基本的な操作と高度な微分可能プログラムのライブラリによるLLMの拡張を提案する。
微分可能なコンピュータを用いたLLaMA3の拡張可能性について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.284360949127723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Important tasks such as reasoning and planning are fundamentally algorithmic, meaning that solving them robustly requires acquiring true reasoning or planning algorithms, rather than shortcuts. Large Language Models lack true algorithmic ability primarily because of the limitations of neural network optimization algorithms, their optimization data and optimization objective, but also due to architectural inexpressivity. To solve this, our paper proposes augmenting LLMs with a library of fundamental operations and sophisticated differentiable programs, so that common algorithms do not need to be learned from scratch. We add memory, registers, basic operations, and adaptive recurrence to a transformer architecture built on LLaMA3. Then, we define a method for directly compiling algorithms into a differentiable starting library, which is used natively and propagates gradients for optimization. In this preliminary study, we explore the feasability of augmenting LLaMA3 with a differentiable computer, for instance by fine-tuning small transformers on simple algorithmic tasks with variable computational depth.
- Abstract(参考訳): 推論や計画といった重要なタスクは基本的にアルゴリズムであり、その解決にはショートカットではなく、真の推論や計画アルゴリズムの取得が不可欠である。
大規模言語モデルは、主にニューラルネットワーク最適化アルゴリズムの限界、最適化データと最適化の目的のため、真のアルゴリズム能力を欠いているが、アーキテクチャ的非表現性も原因である。
これを解決するため,本論文では,基本的な操作ライブラリと高度な微分可能プログラムによるLLMの拡張を提案し,共通アルゴリズムをスクラッチから学習する必要はない。
LLaMA3上に構築されたトランスフォーマーアーキテクチャに、メモリ、レジスタ、基本的な操作、適応的な再実行を追加します。
そこで我々は,アルゴリズムを直接微分可能な開始ライブラリにコンパイルする手法を定義した。
本稿では,LLaMA3を微分可能なコンピュータで拡張する可能性について検討する。
関連論文リスト
- On the Design and Analysis of LLM-Based Algorithms [74.7126776018275]
大規模言語モデル(LLM)はアルゴリズムのサブルーチンとして使用される。
LLMは素晴らしい経験的成功を収めた。
提案フレームワークは,LLMアルゴリズムの進歩を約束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T07:39:07Z) - Large Language Models As Evolution Strategies [6.873777465945062]
本研究では,大規模言語モデル (LLM) が進化的最適化アルゴリズムを実装可能であるかどうかを考察する。
我々は,最小から最多の集団集団を選別する新規なプロンプト戦略を導入する。
我々の設定により、ユーザがLLMベースの進化戦略を得ることができ、それはEvoLLM'と呼ばれ、ベースラインアルゴリズムを頑健に上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T15:02:17Z) - Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark [166.40879020706151]
本稿では、微調整時のメモリコスト低減のためのソリューションとして、BPフリーゼロオーダー最適化(ZO)への移行を提案する。
従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広い範囲のZO最適化手法に探索を広げる。
本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T14:08:48Z) - Algorithm Evolution Using Large Language Model [18.03090066194074]
大規模言語モデル(AEL)を用いた進化的アルゴリズムを提案する。
AELはモデルトレーニングなしでアルゴリズムレベルの進化を行う。
人間の努力とドメイン知識の要求は大幅に削減できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T09:38:44Z) - Large Language Model-Enhanced Algorithm Selection: Towards Comprehensive Algorithm Representation [27.378185644892984]
本稿では,Large Language Models (LLM) をアルゴリズム選択に導入する。
LLMはアルゴリズムの構造的・意味的な側面を捉えるだけでなく、文脈的認識とライブラリ機能理解も示している。
選択されたアルゴリズムは、与えられた問題と異なるアルゴリズムの一致度によって決定される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T06:23:18Z) - Use Your INSTINCT: INSTruction optimization for LLMs usIng Neural bandits Coupled with Transformers [66.823588073584]
大規模言語モデル (LLM) は命令追従能力に優れ、様々なアプリケーションで優れた性能を発揮している。
最近の研究は、ブラックボックスLLMに与えられる命令を自動的に最適化するために、クエリ効率のよいベイズ最適化(BO)アルゴリズムを用いている。
NNサロゲートによりBOのGPを置換し,ブラックボックスLLMの命令を最適化するニューラルバンディットアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T02:01:16Z) - Evolving Reinforcement Learning Algorithms [186.62294652057062]
メタラーニング強化学習アルゴリズムの手法を提案する。
学習アルゴリズムはドメインに依存しないため、トレーニング中に見えない新しい環境に一般化することができる。
従来の制御タスク、gridworld型タスク、atariゲームよりも優れた一般化性能を得る2つの学習アルゴリズムに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-08T18:55:07Z) - Towards Optimally Efficient Tree Search with Deep Learning [76.64632985696237]
本稿では,線形モデルから信号整数を推定する古典整数最小二乗問題について検討する。
問題はNPハードであり、信号処理、バイオインフォマティクス、通信、機械学習といった様々な応用でしばしば発生する。
本稿では, 深いニューラルネットワークを用いて, 単純化されたメモリバウンドA*アルゴリズムの最適推定を推定し, HATSアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-07T08:00:02Z) - Learning the Step-size Policy for the Limited-Memory
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithm [3.7470451129384825]
本稿では,L-BFGSアルゴリズムのステップサイズポリシの学習方法について考察する。
入力として電流勾配の局所的な情報を用いたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
ステップ長ポリシは、同様の最適化問題のデータから学習され、目的関数のさらなる評価を回避し、出力ステップが予め定義された間隔内に留まることを保証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-03T09:34:03Z) - PolyDL: Polyhedral Optimizations for Creation of High Performance DL
primitives [55.79741270235602]
本稿では,Deep Learningプリミティブの高性能実装を自動的に生成するコンパイラアルゴリズムを提案する。
我々は多面体モデルを用いた新しいデータ再利用分析アルゴリズムを開発した。
また、このようなハイブリッドコンパイラとライブラリ使用の最小限のアプローチが、最先端のパフォーマンスをもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T06:44:09Z)
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。