論文の概要: LLM Tree Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19117v1
- Date: Thu, 24 Oct 2024 19:38:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-28 13:37:46.728158
- Title: LLM Tree Search
- Title（参考訳）: LLM木探索
- Authors: Dylan Wilson,
- Abstract要約: 本研究の目的は,AlphaGoパラダイムにヒントを得て,大規模言語モデル(LLM)で使用するための新しいシーケンス生成手法を検討することである。
提案手法では, モデル信頼度に基づいて, 異なる可能な補完点の探索木を作成し, それらの完成点を評価する。
このアプローチは、多様で一貫性のあるシーケンスの集合を生み出し、シーケンス生成における探索とエクスプロイトのバランスに関する洞察を提供することを期待しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This project aims to investigate a novel sequence generation method inspired by the AlphaGo paradigm, adapting it for use with large language models (LLMs). The proposed approach involves creating search trees of different possible completions and evaluating these completions based on model confidence. By considering various paths in the search tree and scoring them according to the model's confidence in each completion, we can generate diverse and high-quality sequences. This research explores the implementation of this paradigm by using confidence as a proxy for response quality akin to beam search \citep{vijayakumar2016diverse}. The primary goal of this paper is to outline the paradigm and demonstrate its potential, rather than focusing on achieving perfect results. The paper will outline the reasons why we believe this paradigm has the potential to improve LLMs in the following manners: 1) increase output quality, 2) decrease errors, 3) eliminate or reduce the compound error problems, 4) generate diverse and creative completions, 5) allow for iterative problem-solving, and 6) self-training. We expect this approach to yield a set of diverse and coherent sequences, offering insights into balancing exploration and exploitation in sequence generation. Potential applications include creative text generation tasks, such as storytelling and content creation, as well as other natural language processing domains, like machine translation and automated summarization. The goal is that the model will be far more effective as it will be able to consider many possible variations allowing it to find the ideal completion. This research aims to contribute to the understanding of effective search strategies in sequence generation and their impact on generating high-quality, varied textual outputs.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,AlphaGoパラダイムにインスパイアされた新しいシーケンス生成手法を大規模言語モデル(LLM)に適用することである。
提案手法では, モデル信頼度に基づいて, 異なる可能な補完点の探索木を作成し, それらの完成点を評価する。
探索木内の様々な経路を考慮し,各完了に対するモデルの信頼度に応じて評価することにより,多種多様な高品質なシーケンスを生成することができる。
本研究は,ビームサーチに類似した応答品質のプロキシとして信頼度を用いて,このパラダイムの実装について検討する。
本論文の主な目的は,完全な結果の実現に焦点をあてるのではなく,パラダイムの概要とその可能性を実証することである。
本稿は、このパラダイムがLLMを改善する可能性があると考えている理由を概説する。
1)出力品質の向上。
2) 誤りを減少させる。
3)複合エラー問題を排除又は軽減する。
4)多様で創造的な完成を生み出す。
5)反復的問題解決を許可し、
6) 自己学習。
このアプローチは、多様で一貫性のあるシーケンスの集合を生み出し、シーケンス生成における探索とエクスプロイトのバランスに関する洞察を提供することを期待しています。
潜在的なアプリケーションには、ストーリーテリングやコンテンツ作成といった創造的なテキスト生成タスクや、機械翻訳や自動要約といった他の自然言語処理ドメインが含まれる。
目標は、モデルが理想的な完了を見つけるために、多くの可能なバリエーションを考慮できるので、モデルがはるかに効果的になることである。
本研究は,シーケンス生成における効率的な探索戦略の理解と,高品質で多様なテキスト出力の生成に対するその影響に寄与することを目的とする。
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