論文の概要: Flaming-hot Initiation with Regular Execution Sampling for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21236v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 17:30:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:15.855128
• Title: Flaming-hot Initiation with Regular Execution Sampling for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに対する正規実行サンプリングによるフレーミングホット開始
• Authors: Weizhe Chen, Zhicheng Zhang, Guanlin Liu, Renjie Zheng, Wenlei Shi, Chen Dun, Zheng Wu, Xing Jin, Lin Yan,
• Abstract要約: 本稿では,Flaming-Hot Initiation with Regular Execution (FIRE) sampleについて紹介する。 実験の結果,FIREサンプリングは推論時間生成の質を高め,アライメント段階のトレーニングにも有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.184056323271527
• License:
• Abstract: Since the release of ChatGPT, large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various domains. A key challenge in developing these general capabilities is efficiently sourcing diverse, high-quality data. This becomes especially critical in reasoning-related tasks with sandbox checkers, such as math or code, where the goal is to generate correct solutions to specific problems with higher probability. In this work, we introduce Flaming-hot Initiation with Regular Execution (FIRE) sampling, a simple yet highly effective method to efficiently find good responses. Our empirical findings show that FIRE sampling enhances inference-time generation quality and also benefits training in the alignment stage. Furthermore, we explore how FIRE sampling improves performance by promoting diversity and analyze the impact of employing FIRE at different positions within a response.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのリリース以来、大規模言語モデル(LLM)は様々な領域で顕著な機能を示してきた。 これらの汎用機能を開発する上で重要な課題は、多種多様な高品質なデータを効率的にソーシングすることである。 これは数学やコードといったサンドボックスチェッカーによる推論に関連するタスクにおいて特に重要となり、高い確率で特定の問題に対する正しい解を生成することが目的である。 本研究では,Flaming-Hot Initiation with Regular Execution (FIRE) sampleを導入する。 実験の結果,FIREサンプリングは推論時間生成の質を高め,アライメント段階のトレーニングにも有効であることがわかった。 さらに,FIREサンプリングの多様性向上による性能向上について検討し,FIREの利用が応答の異なる位置で及ぼす影響を分析した。

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