論文の概要: Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06089v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 16:29:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 14:51:28.493264
- Title: Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models
- Title（参考訳）: マージ, アンサンブル, 協力! 大規模言語モデル時代の協調戦略に関する調査
- Authors: Jinliang Lu, Ziliang Pang, Min Xiao, Yaochen Zhu, Rui Xia, Jiajun Zhang,
- Abstract要約: 多様な機能にもかかわらず、Large Language Models (LLM) は様々な長所と短所を示す。
これらの課題に対処するため、最近の研究はLLMの協調戦略を探求している。
本稿では,この新たな研究領域の概要を概観し,そのようなコラボレーションの背景にあるモチベーションを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.336273322481276
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The remarkable success of Large Language Models (LLMs) has ushered natural language processing (NLP) research into a new era. Despite their diverse capabilities, LLMs trained on different corpora exhibit varying strengths and weaknesses, leading to challenges in maximizing their overall efficiency and versatility. To address these challenges, recent studies have explored collaborative strategies for LLMs. This paper provides a comprehensive overview of this emerging research area, highlighting the motivation behind such collaborations. Specifically, we categorize collaborative strategies into three primary approaches: Merging, Ensemble, and Cooperation. Merging involves integrating multiple LLMs in the parameter space. Ensemble combines the outputs of various LLMs. Cooperation} leverages different LLMs to allow full play to their diverse capabilities for specific tasks. We provide in-depth introductions to these methods from different perspectives and discuss their potential applications. Additionally, we outline future research directions, hoping this work will catalyze further studies on LLM collaborations and paving the way for advanced NLP applications.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の顕著な成功は、自然言語処理(NLP)研究を新しい時代へと導いてきた。
多様な能力にもかかわらず、異なるコーパスで訓練されたLLMは、様々な強さと弱点を示し、全体的な効率性と汎用性を最大化する上での課題につながった。
これらの課題に対処するため、最近の研究はLLMの協調戦略を探求している。
本稿では,この新たな研究領域の概要を概観し,そのようなコラボレーションの背景にあるモチベーションを明らかにする。
具体的には、協調戦略を、マージ、アンサンブル、協力の3つの主要なアプローチに分類する。
マージにはパラメータ空間に複数のLSMを統合することが含まれる。
アンサンブルは様々なLSMの出力を組み合わせる。
Cooperation} は異なる LLM を活用して、特定のタスクに対する様々な能力のフルプレイを可能にする。
我々は、異なる視点からこれらの手法を詳細に紹介し、その潜在的な応用について論じる。
さらに,本研究がLLMコラボレーションのさらなる研究を触媒し,先進的なNLPアプリケーションへの道を開くことを願って,今後の研究の方向性を概説する。
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