論文の概要: Rational Metareasoning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05563v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 23:48:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:58:21.841097
• Title: Rational Metareasoning for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの合理的メタレゾン化
• Authors: C. Nicolò De Sabbata, Theodore R. Sumers, Thomas L. Griffiths,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)を使用するためのコアテクニックとして,推論への関与を促す声が上がっている。 本研究は,認知科学で用いられるメタレゾニングの計算モデルに基づく新しいアプローチを導入する。 我々は不必要な推論を罰することで計算の価値を組み込む報酬関数を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5539136805232205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Being prompted to engage in reasoning has emerged as a core technique for using large language models (LLMs), deploying additional inference-time compute to improve task performance. However, as LLMs increase in both size and adoption, inference costs are correspondingly becoming increasingly burdensome. How, then, might we optimize reasoning's cost-performance tradeoff? This work introduces a novel approach based on computational models of metareasoning used in cognitive science, training LLMs to selectively use intermediate reasoning steps only when necessary. We first develop a reward function that incorporates the Value of Computation by penalizing unnecessary reasoning, then use this reward function with Expert Iteration to train the LLM. Compared to few-shot chain-of-thought prompting and STaR, our method significantly reduces inference costs (20-37\% fewer tokens generated across three models) while maintaining task performance across diverse datasets.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)を使用するためのコアテクニックとして推論に関わるように促され、タスクパフォーマンスを改善するための推論時間計算が導入された。 しかし、LSMのサイズと採用の双方が増加するにつれて、推論コストは増加傾向にある。 では、どのようにして推論のコストパフォーマンストレードオフを最適化するか? 本研究は,認知科学で用いられるメタレゾニングの計算モデルに基づく新しいアプローチを導入し,必要なときにのみ中間推論ステップを選択的に活用するようにLCMを訓練する。 まず,不必要な推論をペナルティ化して計算値を含む報酬関数を開発し,この報酬関数をエキスパートイテレーションと組み合わせてLLMを訓練する。 数発のチェーン・オブ・シークレット・プロンプトやSTaRと比較して,提案手法は多様なデータセット間でタスク性能を維持しつつ,推論コストを著しく削減する(3つのモデルで生成されるトークンを20～37パーセント削減)。

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