論文の概要: TreeBoN: Enhancing Inference-Time Alignment with Speculative Tree-Search and Best-of-N Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16033v2
• Date: Sun, 27 Oct 2024 22:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:26.445716
• Title: TreeBoN: Enhancing Inference-Time Alignment with Speculative Tree-Search and Best-of-N Sampling
• Title（参考訳）: TreeBoN: 投機的ツリー探索とベストオブNサンプリングによる推論時間アライメントの強化
• Authors: Jiahao Qiu, Yifu Lu, Yifan Zeng, Jiacheng Guo, Jiayi Geng, Huazheng Wang, Kaixuan Huang, Yue Wu, Mengdi Wang,
• Abstract要約: 推論時アライメントは、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに、大きな言語モデルの性能を向上させる。 Best-of-N (BoN) サンプリングは、単純だが強力なアプローチであり、複数のレスポンスを生成し、最良のものを選択する。 我々は、投機的木探索戦略をBest-of-N(BoN)サンプリングに統合する新しいフレームワークであるTreeBoNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.019269570224004
• License:
• Abstract: Inference-time alignment enhances the performance of large language models without requiring additional training or fine-tuning but presents challenges due to balancing computational efficiency with high-quality output. Best-of-N (BoN) sampling, as a simple yet powerful approach, generates multiple responses and selects the best one, achieving improved performance but with a high computational cost. We propose TreeBoN, a novel framework that integrates a speculative tree-search strategy into Best-of-N (BoN) Sampling. TreeBoN maintains a set of parent nodes, iteratively branching and pruning low-quality responses, thereby reducing computational overhead while maintaining high output quality. Our approach also leverages token-level rewards from Direct Preference Optimization (DPO) to guide tree expansion and prune low-quality paths. We evaluate TreeBoN using AlpacaFarm, HH-RLHF, UltraFeedback, GSM8K, and TutorEval datasets, demonstrating consistent improvements. Specifically, TreeBoN achieves the highest win rate of 65% on TutorEval and around 60% win rates across other different datasets, outperforming standard BoN with the same computational cost and showcasing its scalability and alignment efficacy.
• Abstract（参考訳）: 推論時アライメントは、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに、大規模言語モデルの性能を向上させるが、計算効率と高品質な出力のバランスをとることによる課題を提示する。 Best-of-N (BoN) サンプリングは、単純だが強力なアプローチであり、複数の応答を生成し、最高の応答を選択する。 我々は、投機的木探索戦略をBest-of-N(BoN)サンプリングに統合する新しいフレームワークであるTreeBoNを提案する。 TreeBoNは、一連の親ノードを維持し、繰り返し分岐し、低品質のレスポンスをプルーニングすることで、高い出力品質を維持しながら計算オーバーヘッドを低減する。 また,DPO(Direct Preference Optimization)のトークンレベルの報酬を利用して,木の拡大と低品質パスを導出する。 我々はAlpacaFarm、HH-RLHF、UltraFeedback、GSM8K、TutorEvalのデータセットを用いてTreeBoNを評価し、一貫した改善を示す。 具体的には、TreeBoNはTutorEvalで65%、他の異なるデータセットで60%の勝利率を達成し、同じ計算コストで標準のBoNを上回り、スケーラビリティとアライメントの妥当性を示す。

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