論文の概要: HARP: Hesitation-Aware Reframing in Transformer Inference Pass

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07282v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 08:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:39:41.428143
• Title: HARP: Hesitation-Aware Reframing in Transformer Inference Pass
• Title（参考訳）: HARP:トランスフォーマー推論パスにおけるヘシテーション対応リフレーミング
• Authors: Romain Storaï, Seung-won Hwang,
• Abstract要約: HARPは,トランスフォーマーフォワードパスの「オフザシェルフ」に対する簡単な修正である。 本手法は,難解な意思決定点を解析し,異なる視点でインプットを解釈することで,人間の認知過程を模倣する。 Harpは、ビームサーチの2倍高速な推論時間を維持しながら、これらのゲインを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.570853343359005
• License:
• Abstract: This paper aims to improve the performance of large language models by addressing the variable computational demands in inference steps, where some tokens require more computational resources than others. We present HARP, a simple modification to "off-the-shelf" Transformer forward pass. Drawing from hesitation and the framing effect in decision-making, HARP selectively applies additional computation when the model encounters uncertainty during token generation. Our method mimics human cognitive processes by pausing at difficult decision points and reframing inputs for a different perspective. Unlike other approaches, HARP is model-agnostic, training-free, and easy to implement. We thoroughly evaluate our method across various downstream tasks and model sizes, demonstrating performance improvements up to +5.16%. Notably, HARP achieves these gains while maintaining inference times twice faster than beam search. Simple and yet with significant gains, HARP offers a practical solution for enhancing the performance of Transformer-based language models with minimal computational impact.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,いくつかのトークンが他のトークンよりも多くの計算資源を必要とする,推論ステップにおける可変計算要求に対処することで,大規模言語モデルの性能を向上させることを目的とする。 HARPは,トランスフォーマーフォワードパスの「オフザシェルフ」に対する簡単な修正である。 HARPは、ハシテーションと意思決定におけるフレーミング効果から引き出され、トークン生成中にモデルが不確実性に遭遇した場合に、追加の計算を選択的に適用する。 本手法は,難解な意思決定点を解析し,異なる視点でインプットを解釈することで,人間の認知過程を模倣する。 他のアプローチとは異なり、HARPはモデルに依存しず、トレーニングなしで実装が容易である。 様々なダウンストリームタスクとモデルサイズでメソッドを徹底的に評価し、パフォーマンス改善を+5.16%まで実証した。 特に、HARPはビームサーチの2倍の速度で推論を保ちながら、これらのゲインを達成する。 HARPは、単純かつ大きな利益を得て、最小限の計算効果でTransformerベースの言語モデルの性能を向上させるための実用的なソリューションを提供する。

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