論文の概要: Learning to Partially Defer for Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01459v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 15:50:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:00.317988
• Title: Learning to Partially Defer for Sequences
• Title（参考訳）: シーケンスを部分的に定義する学習
• Authors: Sahana Rayan, Ambuj Tewari,
• Abstract要約: モデル全体の予測の特定の出力を専門家に推論できるシーケンス出力のL2D設定を提案する。 また、旅行セールスマンソルバやニュース要約モデルにおいて、こうした粒度のデリラルが全デリラルよりもコスト精度のトレードオフを達成できることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.98959620987217
• License:
• Abstract: In the Learning to Defer (L2D) framework, a prediction model can either make a prediction or defer it to an expert, as determined by a rejector. Current L2D methods train the rejector to decide whether to reject the entire prediction, which is not desirable when the model predicts long sequences. We present an L2D setting for sequence outputs where the system can defer specific outputs of the whole model prediction to an expert in an effort to interleave the expert and machine throughout the prediction. We propose two types of model-based post-hoc rejectors for pre-trained predictors: a token-level rejector, which defers specific token predictions to experts with next token prediction capabilities, and a one-time rejector for experts without such abilities, which defers the remaining sequence from a specific point onward. In the experiments, we also empirically demonstrate that such granular deferrals achieve better cost-accuracy tradeoffs than whole deferrals on Traveling salesman solvers and News summarization models.
• Abstract（参考訳）: Learning to Defer(L2D)フレームワークでは、予測モデルは、リジェクタによって決定されたように、予測を行うか、専門家に延期することができる。 現在のL2D法では、モデルが長いシーケンスを予測するときに望ましくない予測全体を拒否するかどうかをリジェクタに判断するように訓練している。 モデル全体の予測の特定の出力を専門家に推論し、予測全体を通して専門家と機械をインターリーブする、シーケンス出力のためのL2D設定を提案する。 本稿では,事前学習した予測器に対するモデルベースポストホック・リジェクタを2種類提案する。トークンレベルのリジェクタは,次のトークン予測能力を持つ専門家に対して特定のトークン予測をフェールする。 実験では、旅行セールスマンソルバやニュース要約モデルにおいて、こうした粒度のデリルが全体のデラルよりもコスト-精度のトレードオフを達成できることを実証的に実証した。

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