論文の概要: Large Language Models Can Self-Improve in Long-context Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08147v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 19:53:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:54.597203
• Title: Large Language Models Can Self-Improve in Long-context Reasoning
• Title（参考訳）: 長文推論における大規模言語モデルによる自己改善
• Authors: Siheng Li, Cheng Yang, Zesen Cheng, Lemao Liu, Mo Yu, Yujiu Yang, Wai Lam,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、長いコンテキストの処理においてかなりの進歩を遂げているが、それでも長いコンテキストの推論に苦慮している。 我々はこの目的のために特別に設計されたアプローチである我々の提案する。 人類の専門家や 先進的なモデルによるデータに依存する 従来のアプローチと比べて 優れたパフォーマンスを達成しています
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.52886241070907
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved substantial progress in processing long contexts but still struggle with long-context reasoning. Existing approaches typically involve fine-tuning LLMs with synthetic data, which depends on annotations from human experts or advanced models like GPT-4, thus restricting further advancements. To address this issue, we investigate the potential for LLMs to self-improve in long-context reasoning and propose \ours, an approach specifically designed for this purpose. This approach is straightforward: we sample multiple outputs for each question, score them with Minimum Bayes Risk, and then apply supervised fine-tuning or preference optimization based on these outputs. Extensive experiments on several leading LLMs demonstrate the effectiveness of \ours, with an absolute improvement of $4.2$ points for Llama-3.1-8B-Instruct. Furthermore, \ours achieves superior performance compared to prior approaches that depend on data produced by human experts or advanced models. We anticipate that this work will open new avenues for self-improvement techniques in long-context scenarios, which are essential for the continual advancement of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、長いコンテキストの処理においてかなりの進歩を遂げているが、それでも長いコンテキストの推論に苦慮している。 既存のアプローチでは、人間の専門家やGPT-4のような先進的なモデルのアノテーションに依存する合成データによる微調整 LLM が一般的である。 この問題に対処するために,LLMが長文推論において自己改善する可能性を検討するとともに,この目的に特化して設計されたアプローチである \ours を提案する。 このアプローチは、各質問に対して複数のアウトプットをサンプリングし、最小ベイズリスクでスコアし、これらのアウトプットに基づいて教師付き微調整や選好の最適化を適用する。 いくつかのLLMの大規模な実験は、Llama-3.1-8B-インストラクタの絶対的な4.2$ポイントの改善により、Shaoursの有効性を示した。 さらに、Shaoursは、人間の専門家や高度なモデルによって生成されたデータに依存する従来のアプローチと比較して、優れたパフォーマンスを実現している。 本研究は,LLMの継続的な進歩に欠かせない,長期シナリオにおける自己改善手法の新たな道を開くことを期待する。

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