論文の概要: Knowing When to Stop: Dynamic Context Cutoff for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01025v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 03:38:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:54.366986
• Title: Knowing When to Stop: Dynamic Context Cutoff for Large Language Models
• Title（参考訳）: 停止のタイミングを知る - 大規模言語モデルのための動的コンテキストカットオフ
• Authors: Roy Xie, Junlin Wang, Paul Rosu, Chunyuan Deng, Bolun Sun, Zihao Lin, Bhuwan Dhingra,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、クエリに応答するために必要な情報がコンテキスト内にローカライズされる場合、入力コンテキスト全体を無差別に処理する。 タスク関連情報を取得する際に, LLM が自己決定処理を行えるようなヒューマンインスピレーション付き手法である動的コンテキストカットオフを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.800837821046764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) process entire input contexts indiscriminately, which is inefficient in cases where the information required to answer a query is localized within the context. We present dynamic context cutoff, a human-inspired method enabling LLMs to self-terminate processing upon acquiring sufficient task-relevant information. Through analysis of model internals, we discover that specific attention heads inherently encode "sufficiency signals" - detectable through lightweight classifiers - that predict when critical information has been processed. This reveals a new efficiency paradigm: models' internal understanding naturally dictates processing needs rather than external compression heuristics. Comprehensive experiments across six QA datasets (up to 40K tokens) with three model families (LLaMA/Qwen/Mistral, 1B0-70B) demonstrate 1.33x average token reduction while improving accuracy by 1.3%. Furthermore, our method demonstrates better performance with the same rate of token reduction compared to other context efficiency methods. Additionally, we observe an emergent scaling phenomenon: while smaller models require require probing for sufficiency detection, larger models exhibit intrinsic self-assessment capabilities through prompting.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、クエリに応答するために必要な情報がコンテキスト内にローカライズされる場合、入力コンテキスト全体を無差別に処理する。 タスク関連情報を取得する際に, LLM が自己決定処理を行えるようなヒューマンインスピレーション付き手法である動的コンテキストカットオフを提案する。 モデル内部の分析により、特定の注意ヘッドが本質的に「十分信号」を符号化し、重要な情報がいつ処理されたかを予測する。 モデルの内部理解は、外部圧縮ヒューリスティックではなく、処理のニーズを自然に判断する。 6つのQAデータセット(最大40Kトークン)と3つのモデルファミリ(LLaMA/Qwen/Mistral、1B0-70B)の総合的な実験では、平均トークンの減少が1.33倍となり、精度は1.3%向上した。 さらに,本手法は,他の文脈効率の手法と比較して,トークンの低減率と同等の性能を示す。 さらに、我々は、創発的なスケーリング現象を観察する: より小さなモデルは、十分検出するために探索を必要とするが、より大きなモデルは、プロンプトによって固有の自己評価能力を示す。

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