論文の概要: Dynamic Self-Consistency: Leveraging Reasoning Paths for Efficient LLM Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17017v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 05:14:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 16:29:13.299371
• Title: Dynamic Self-Consistency: Leveraging Reasoning Paths for Efficient LLM Sampling
• Title（参考訳）: 動的自己整合性:効率的なLDMサンプリングのための推論経路の活用
• Authors: Guangya Wan, Yuqi Wu, Jie Chen, Sheng Li,
• Abstract要約: 自己整合性(SC)は、生成されたサンプルの数に比例した計算コストをもたらす。 我々は,サンプル生成数を調整する革新的な早期停止フレームワークであるReasoning-Aware Self-Consistency (RASC)を提案する。 RASCはサンプル使用量を平均80%削減し、元のSCに比べて5%まで精度を維持または改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.44858963874474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-Consistency (SC) is a widely used method to mitigate hallucinations in Large Language Models (LLMs) by sampling the LLM multiple times and outputting the most frequent solution. Despite its benefits, SC results in significant computational costs proportional to the number of samples generated. Previous early-stopping approaches, such as Early Stopping Self Consistency and Adaptive Consistency, have aimed to reduce these costs by considering output consistency, but they do not analyze the quality of the reasoning paths (RPs) themselves. To address this issue, we propose Reasoning-Aware Self-Consistency (RASC), an innovative early-stopping framework that dynamically adjusts the number of sample generations by considering both the output answer and the RPs from Chain of Thought (CoT) prompting. RASC assigns confidence scores sequentially to the generated samples, stops when certain criteria are met, and then employs weighted majority voting to optimize sample usage and enhance answer reliability. We comprehensively test RASC with multiple LLMs across varied QA datasets. RASC outperformed existing methods and significantly reduces sample usage by an average of 80% while maintaining or improving accuracy up to 5% compared to the original SC
• Abstract（参考訳）: 自己整合性(英: Self-Consistency, SC)とは、LLMを複数回サンプリングし、最も頻繁な解を出力することによって、大規模言語モデル(LLM)における幻覚を緩和する手法である。 その利点にもかかわらず、SCは生成されたサンプルの数に比例して計算コストがかなり高い。 早期停止自己整合性や適応整合性(Adaptive Consistency)といった従来の早期停止アプローチは、出力の整合性を考慮してこれらのコストを削減することを目的としているが、それ自身は推論経路(RP)の品質を分析していない。 この問題に対処するために,提案するRASC(Reasoning-Aware Self-Consistency)は,CoT(Chain of Thought)プロンプトからの出力応答とRPの両方を考慮することで,サンプル生成数を動的に調整する,革新的な早期停止フレームワークである。 RASCは、生成したサンプルに逐次信頼スコアを割り当て、一定の基準が満たされたときに停止し、サンプル使用を最適化し、回答信頼性を高めるために重み付けされた多数決を採用する。 RASCを様々なQAデータセットにまたがって複数のLLMで包括的にテストする。 RASCは既存の手法より優れており、サンプル使用量を平均80%削減し、元のSCに比べて5%まで精度を維持・改善した。

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