論文の概要: LLM2: Let Large Language Models Harness System 2 Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20372v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 06:32:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:30.254052
• Title: LLM2: Let Large Language Models Harness System 2 Reasoning
• Title（参考訳）: LLM2: 大規模言語モデルによるハーネスシステム2の推論
• Authors: Cheng Yang, Chufan Shi, Siheng Li, Bo Shui, Yujiu Yang, Wai Lam,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、無数のタスクにまたがって印象的な機能を示してきたが、時には望ましくない出力が得られる。 本稿では LLM とプロセスベースの検証器を組み合わせた新しいフレームワーク LLM2 を紹介する。 LLMs2は妥当な候補を生成するのに責任を持ち、検証者は望ましい出力と望ましくない出力を区別するためにタイムリーなプロセスベースのフィードバックを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.89293674479907
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited impressive capabilities across a myriad of tasks, yet they occasionally yield undesirable outputs. We posit that these limitations are rooted in the foundational autoregressive architecture of LLMs, which inherently lacks mechanisms for differentiating between desirable and undesirable results. Drawing inspiration from the dual-process theory of human cognition, we introduce LLM2, a novel framework that combines an LLM (System 1) with a process-based verifier (System 2). Within LLM2, the LLM is responsible for generating plausible candidates, while the verifier provides timely process-based feedback to distinguish desirable and undesirable outputs. The verifier is trained with a pairwise comparison loss on synthetic process-supervision data generated through our token quality exploration strategy. Empirical results on mathematical reasoning benchmarks substantiate the efficacy of LLM2, exemplified by an accuracy enhancement from 50.3 to 57.8 (+7.5) for Llama3-1B on GSM8K. Furthermore, when combined with self-consistency, LLM2 achieves additional improvements, boosting major@20 accuracy from 56.2 to 70.2 (+14.0).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、無数のタスクにまたがって印象的な機能を示してきたが、時には望ましくない出力が得られる。 これらの制限は、本来望ましくない結果と望ましくない結果とを区別するメカニズムが欠如しているLLMの基盤的自己回帰アーキテクチャに根ざしていると仮定する。 人間の認知の二重プロセス理論から着想を得た LLM2 は LLM (System 1) とプロセスベースの検証器 (System 2) を組み合わせた新しいフレームワークである。 LLM2では、LCMは可算な候補を生成する責任を負い、検証者は、望ましい出力と望ましくない出力を区別するために、タイムリーなプロセスベースのフィードバックを提供する。 トークン品質探索戦略により生成した合成プロセス・スーパービジョンデータに対して, 比較損失を両立させて評価を行った。 GSM8K上のLlama3-1Bの精度50.3から57.8(+7.5)の精度向上によって、数学的推論ベンチマークの実証結果がLLM2の有効性を裏付ける。 さらに、自己整合性(self-consistency)と組み合わせることで、LLM2はさらに改善され、メジャー@20の精度が56.2から70.2(+14.0)に向上した。

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