論文の概要: Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20181v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 10:48:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 13:07:12.721216
- Title: Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models
- Title（参考訳）: 参照可能な復号化:大規模言語モデルのためのトレーニング不要拡張パラダイム
- Authors: Luohe Shi, Yao Yao, Zuchao Li, Lefei Zhang, Hai Zhao,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。
我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.41139393080736
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have rapidly advanced and demonstrated impressive capabilities. In-Context Learning (ICL) and Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) are currently two mainstream methods for augmenting LLMs to downstream tasks. ICL typically constructs a few-shot learning scenario, either manually or by setting up a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system, helping models quickly grasp domain knowledge or question-answering patterns without changing model parameters. However, this approach involves trade-offs, such as slower inference speed and increased space occupancy. PEFT assists the model in adapting to tasks through minimal parameter modifications, but the training process still demands high hardware requirements, even with a small number of parameters involved. To address these challenges, we propose Reference Trustable Decoding (RTD), a paradigm that allows models to quickly adapt to new tasks without fine-tuning, maintaining low inference costs. RTD constructs a reference datastore from the provided training examples and optimizes the LLM's final vocabulary distribution by flexibly selecting suitable references based on the input, resulting in more trustable responses and enabling the model to adapt to downstream tasks at a low cost. Experimental evaluations on various LLMs using different benchmarks demonstrate that RTD establishes a new paradigm for augmenting models to downstream tasks. Furthermore, our method exhibits strong orthogonality with traditional methods, allowing for concurrent usage.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。
In-Context Learning (ICL) とパラメータ効率の良いファインチューニング (PEFT) は、現在、下流タスクにLLMを増強する2つの主要な方法である。
ICLは、手動またはRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムを設定することで、モデルパラメータを変更することなく、モデルがドメインの知識や質問応答パターンを素早く把握できるようにする。
しかし、このアプローチには、推論速度の遅さや空間占有率の増加といったトレードオフが伴う。
PEFTは最小限のパラメータ修正によってタスクに適応するモデルを支援するが、トレーニングプロセスは少数のパラメータを伴っても高いハードウェア要件を必要とする。
これらの課題に対処するために、モデルが細調整せずに新しいタスクに迅速に適応し、推論コストを低く抑えるためのパラダイムであるReference Trustable Decoding (RTD)を提案する。
RTDは、提供されるトレーニング例から参照データストアを構築し、入力に基づいて適切な参照を柔軟に選択することで、LLMの最終語彙分布を最適化する。
様々なベンチマークを用いたLLMの実験的評価は、RTDが下流タスクにモデルを拡張するための新しいパラダイムを確立していることを示している。
さらに,本手法は従来の手法と強い直交性を示し,同時使用が可能となった。
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