Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Large Language Models for Dynamic Constraints through Human-in-the-Loop Discriminators

論文の概要: Optimizing Large Language Models for Dynamic Constraints through Human-in-the-Loop Discriminators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15163v1
Date: Sat, 19 Oct 2024 17:27:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-22 13:12:52.677787
Title: Optimizing Large Language Models for Dynamic Constraints through Human-in-the-Loop Discriminators
Title（参考訳）: 対人判別器による動的制約に対する大規模言語モデルの最適化
Authors: Timothy Wei, Annabelle Miin, Anastasia Miin,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な現実世界のアプリケーションにまたがる印象的な機能を実証した。本稿では,LLMがシステムインターフェースと相互作用し,制約概念を要約し,性能指標を継続的に最適化するフレキシブルなフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、人間の識別器で7.78%のパスレート、LSMベースの識別器で6.11%のパスレートを達成した。
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Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated impressive capabilities across various real-world applications. However, due to the current text-in-text-out paradigm, it remains challenging for LLMs to handle dynamic and complex application constraints, let alone devise general solutions that meet predefined system goals. Current common practices like model finetuning and reflection-based reasoning often address these issues case-by-case, limiting their generalizability. To address this issue, we propose a flexible framework that enables LLMs to interact with system interfaces, summarize constraint concepts, and continually optimize performance metrics by collaborating with human experts. As a case in point, we initialized a travel planner agent by establishing constraints from evaluation interfaces. Then, we employed both LLM-based and human discriminators to identify critical cases and continuously improve agent performance until the desired outcomes were achieved. After just one iteration, our framework achieved a $7.78\%$ pass rate with the human discriminator (a $40.2\%$ improvement over baseline) and a $6.11\%$ pass rate with the LLM-based discriminator. Given the adaptability of our proposal, we believe this framework can be applied to a wide range of constraint-based applications and lay a solid foundation for model finetuning with performance-sensitive data samples.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な現実世界のアプリケーションにまたがる印象的な機能を実証した。しかし、現在のテキスト・イン・テキスト・アウト(text-in-text-out)パラダイムのため、LLMが動的で複雑なアプリケーション制約を扱うことは依然として困難である。モデルファインタニングやリフレクションベースの推論といった現在の一般的なプラクティスは、ケースバイケースでこれらの問題に対処し、一般化可能性を制限する。この問題に対処するために,LLMがシステムインターフェースと対話し,制約概念を要約し,人間専門家と協調してパフォーマンス指標を継続的に最適化する,フレキシブルなフレームワークを提案する。事例として,評価インタフェースから制約を定め,旅行プランナーエージェントを初期化する。そして,LLMとヒトの判別器を併用し,重要な症例を同定し,所望の結果に到達するまでエージェント性能を継続的に改善した。たった1回のイテレーションで、我々のフレームワークは人間の識別器で7.78.%のパスレート(ベースラインで40.2.%の改善)、LSMベースの識別器で6.11.%のパスレートを達成した。提案手法の適応性を考えると,本フレームワークは幅広い制約ベースのアプリケーションに適用可能であり,パフォーマンスに敏感なデータサンプルを用いたモデル微調整の基盤となる。

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