論文の概要: EnsemW2S: Can an Ensemble of LLMs be Leveraged to Obtain a Stronger LLM?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04571v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 18:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 06:36:17.334836
• Title: EnsemW2S: Can an Ensemble of LLMs be Leveraged to Obtain a Stronger LLM?
• Title（参考訳）: EnsemW2S: LLMのアンサンブルは、より強力なLLMを達成できるのか?
• Authors: Aakriti Agrawal, Mucong Ding, Zora Che, Chenghao Deng, Anirudh Satheesh, John Langford, Furong Huang,
• Abstract要約: 弱強(w2s)一般化に対する革新的アプローチを提案する。 より単純なタスクで訓練された弱いモデルは、より複雑なタスクでより強力なモデルを協調的に監督することを示します。 既存のベースラインよりも最大14%向上し、バイナリ分類および生成タスクでは平均5%と4%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.43206274079919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How can we harness the collective capabilities of multiple Large Language Models (LLMs) to create an even more powerful model? This question forms the foundation of our research, where we propose an innovative approach to weak-to-strong (w2s) generalization-a critical problem in AI alignment. Our work introduces an easy-to-hard (e2h) framework for studying the feasibility of w2s generalization, where weak models trained on simpler tasks collaboratively supervise stronger models on more complex tasks. This setup mirrors real-world challenges, where direct human supervision is limited. To achieve this, we develop a novel AdaBoost-inspired ensemble method, demonstrating that an ensemble of weak supervisors can enhance the performance of stronger LLMs across classification and generative tasks on difficult QA datasets. In several cases, our ensemble approach matches the performance of models trained on ground-truth data, establishing a new benchmark for w2s generalization. We observe an improvement of up to 14% over existing baselines and average improvements of 5% and 4% for binary classification and generative tasks, respectively. This research points to a promising direction for enhancing AI through collective supervision, especially in scenarios where labeled data is sparse or insufficient.
• Abstract（参考訳）: 複数の大規模言語モデル(LLM)の集合的機能を利用して、さらに強力なモデルを構築するにはどうすればよいのか? この疑問が我々の研究の基盤となり、AIアライメントにおける弱点である弱強(w2s)一般化に対する革新的なアプローチを提案する。 我々の研究は、より単純なタスクで訓練された弱いモデルがより複雑なタスクでより強力なモデルを協調的に監督するw2s一般化の実現可能性を研究するための、容易でハードな(e2h)フレームワークを導入している。 このセットアップは、人間の直接の監督が制限される現実世界の課題を反映している。 そこで我々は,AdaBoostにインスパイアされた新しいアンサンブル法を開発し,弱いスーパーバイザーのアンサンブルが,難しいQAデータセット上での分類や生成タスクにまたがる強力なLDMの性能を向上させることを実証した。 いくつかのケースにおいて、我々のアンサンブルアプローチは、地上データに基づいて訓練されたモデルの性能と一致し、w2sの一般化のための新しいベンチマークを確立した。 既存のベースラインよりも最大14%向上し,バイナリ分類と生成タスクでは平均5%,平均4%改善した。 この研究は、特にラベル付きデータが希少で不十分なシナリオにおいて、集団的な監督を通じてAIを強化するための有望な方向性を示している。

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