論文の概要: Language Model Non-myopic Generation for Reasoning and Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17195v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 17:13:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:22.811837
• Title: Language Model Non-myopic Generation for Reasoning and Planning
• Title（参考訳）: 推論と計画のための言語モデル非ミオピック生成
• Authors: Chang Ma, Haiteng Zhao, Junlei Zhang, Junxian He, Lingpeng Kong,
• Abstract要約: 本稿では,モデル予測制御を利用した予測復号化手法を提案する。 我々の実験では、数学、コーディング、エージェントの幅広いタスクにおいて、大幅な改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.75146679449453
• License:
• Abstract: Large Language Models have demonstrated remarkable abilities in reasoning and planning by breaking down complex problems into sequential steps. Despite their success in various domains like mathematical problem-solving and coding, LLMs face challenges in ensuring reliable and optimal planning due to their inherent myopic nature of autoregressive decoding. This paper revisits LLM reasoning from an optimal-control perspective, proposing a novel method, Predictive-Decoding, that leverages Model Predictive Control to enhance planning accuracy. By re-weighting LLM distributions based on foresight trajectories, Predictive-Decoding aims to mitigate early errors and promote non-myopic planning. Our experiments show significant improvements in a wide range of tasks for math, coding, and agents. Furthermore, Predictive-Decoding demonstrates computational efficiency, outperforming search baselines with reduced computational resources. This study provides insights into optimizing LLM planning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、複雑な問題を逐次的なステップに分解することで、推論と計画において顕著な能力を示した。 数学的問題解決やコーディングといった様々な領域での成功にもかかわらず、LLMは自己回帰的復号法の本質的な神秘的な性質のため、信頼性と最適計画の確保に困難に直面している。 本稿では,モデル予測制御を利用して計画精度を向上させる新しい手法である予測復号法を提案し,最適制御の観点からLCM推論を再検討する。 前向きな軌跡に基づいてLLM分布を再重み付けすることで、Predictive-Decodingは早期エラーを軽減し、非筋電図計画を促進することを目的としている。 我々の実験では、数学、コーディング、エージェントの幅広いタスクにおいて、大幅な改善が示されている。 さらに、Predictive-Decodingは計算効率を向上し、計算資源を削減した検索ベースラインを上回っている。 本研究は, LLM計画機能の最適化に関する知見を提供する。

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