論文の概要: A Training Data Recipe to Accelerate A* Search with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09985v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 22:37:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 21:43:45.230984
• Title: A Training Data Recipe to Accelerate A* Search with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いたA*探索の高速化のためのトレーニングデータ
• Authors: Devaansh Gupta, Boyang Li,
• Abstract要約: A*のような検索アルゴリズムを備えた大規模言語モデル(LLM)は、拡張された推論とスケーラブルな推論の約束を持っている。 我々は,A*探索アルゴリズムの要件を LLM の要件から実験的に切り離して,この課題を一般化する。 提案手法は,解を見つけるのに要する反復回数を最大15倍に削減し,壁面通過速度を最大5倍に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.037409201025504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combining Large Language Models (LLMs) with heuristic search algorithms like A* holds the promise of enhanced LLM reasoning and scalable inference. To accelerate training and reduce computational demands, we investigate the coreset selection problem for the training data of LLM heuristic learning. Few methods to learn the heuristic functions consider the interaction between the search algorithm and the machine learning model. In this work, we empirically disentangle the requirements of A* search algorithm from the requirements of the LLM to generalise on this task. Surprisingly, we find an overlap between their requirements; A* requires more accurate predictions on search nodes near the goal, and LLMs need the same set of nodes for effective generalisation. With these insights, we derive a data-selection distribution for learning LLM-based heuristics. On three classical planning domains, maze navigation, Sokoban and sliding tile puzzles, our technique reduces the number of iterations required to find the solutions by up to 15x, with a wall-clock speed-up of search up to 5x. The codebase is at https://github.com/devaansh100/a_star.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とA*のようなヒューリスティック検索アルゴリズムを組み合わせることで、LLM推論の強化とスケーラブルな推論が期待できる。 LLMヒューリスティック学習のトレーニングデータのコアセット選択問題について検討する。 ヒューリスティック関数を学習する手法はほとんどなく,探索アルゴリズムと機械学習モデルとの相互作用を考察する。 本研究では, A* 探索アルゴリズムの要件を LLM の要件から実証的に切り離して, この課題を一般化する。 A* は目標に近い探索ノードに対してより正確な予測を必要とし、LLM は効率的な一般化のために同じノードセットを必要とする。 これらの知見により,LLMに基づくヒューリスティックス学習のためのデータ選択分布を導出する。 迷路ナビゲーション,ソコバン,スライディングタイルパズルの3つの古典的計画領域において,我々の手法は,解を見つけるのに必要な反復回数を最大15倍に減らし,探索時間を最大5倍に短縮する。 コードベースはhttps://github.com/devaansh100/a_starにある。

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