論文の概要: An Empirical Analysis of Compute-Optimal Inference for Problem-Solving with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00724v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 17:16:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-04 19:47:32.117486
• Title: An Empirical Analysis of Compute-Optimal Inference for Problem-Solving with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた問題解決のための計算最適推論の実証分析
• Authors: Yangzhen Wu, Zhiqing Sun, Shanda Li, Sean Welleck, Yiming Yang,
• Abstract要約: 計算最適推論について検討する:モデルと推論戦略を設計し、さらなる推論時間計算を最適にトレードオフし、性能を向上する。 新たな木探索アルゴリズムを用いたより小さな言語モデルでは,パレート・最適トレードオフが典型的に達成されることがわかった。 例えば,MATH500 上の Llemma-34B モデルと競合する精度を Llemma-7B モデルで実現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.959380978972206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The optimal training configurations of large language models (LLMs) with respect to model sizes and compute budgets have been extensively studied. But how to optimally configure LLMs during inference has not been explored in sufficient depth. We study compute-optimal inference: designing models and inference strategies that optimally trade off additional inference-time compute for improved performance. As a first step towards understanding and designing compute-optimal inference methods, we assessed the effectiveness and computational efficiency of multiple inference strategies such as Greedy Search, Majority Voting, Best-of-N, Weighted Voting, and their variants on two different Tree Search algorithms, involving different model sizes and computational budgets. We found that a smaller language model with a novel tree search algorithm typically achieves a Pareto-optimal trade-off. These results highlight the potential benefits of deploying smaller models equipped with more sophisticated decoding algorithms in budget-constrained scenarios, e.g., on end-devices, to enhance problem-solving accuracy. For instance, we show that the Llemma-7B model can achieve competitive accuracy to a Llemma-34B model on MATH500 while using $2\times$ less FLOPs. Our findings could potentially apply to any generation task with a well-defined measure of success.
• Abstract（参考訳）: モデルサイズや計算予算に関して,大規模言語モデル(LLM)の最適トレーニング構成について検討した。 しかし、推論中にLLMを最適に設定する方法は十分な深さでは検討されていない。 計算最適推論について検討する:モデルと推論戦略を設計し、さらなる推論時間計算を最適にトレードオフし、性能を向上する。 計算最適推論手法の理解と設計に向けた第一歩として,Greedy Search,Majority Voting,Best-of-N,Weighted Votingなどの複数の推論手法の有効性と計算効率を,異なるモデルサイズと計算予算を含む2種類の木探索アルゴリズム上で評価した。 新たな木探索アルゴリズムを用いたより小さな言語モデルでは,パレート・最適トレードオフが典型的に達成されることがわかった。 これらの結果は、より洗練された復号アルゴリズムを備えた小型モデルを、例えばエンドデバイス上の予算制約のあるシナリオに配置し、問題解決の精度を高めるという潜在的な利点を浮き彫りにしている。 例えば,MATH500 上の Llemma-34B モデルと競合する精度を Llemma-7B モデルで実現できることを示す。 我々の発見は、成功の明確な尺度で、あらゆる世代タスクに適用できる可能性がある。

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