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。

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