論文の概要: Logits are All We Need to Adapt Closed Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06806v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 22:24:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 04:07:47.820019
• Title: Logits are All We Need to Adapt Closed Models
• Title（参考訳）: 閉じたモデルに適応するためには、ロジットしか必要ありません
• Authors: Gaurush Hiranandani, Haolun Wu, Subhojyoti Mukherjee, Sanmi Koyejo,
• Abstract要約: 多くの商用の大規模言語モデル(LLM)は、しばしばクローズドソースであり、開発者は特定のアプリケーションとコンテンツ生成の調整を迅速に行うことができる。 このようなアクセスが利用可能であれば、迅速なエンジニアリングを超えて、より強力な適応技術を可能にするだろう、と私たちは主張する。 ブラックボックスのLCMをアプリケーション固有のコンテンツ生成に向け,トークンレベルの確率再重み付けフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.227768874282834
• License:
• Abstract: Many commercial Large Language Models (LLMs) are often closed-source, limiting developers to prompt tuning for aligning content generation with specific applications. While these models currently do not provide access to token logits, we argue that if such access were available, it would enable more powerful adaptation techniques beyond prompt engineering. In this paper, we propose a token-level probability reweighting framework that, given access to logits and a small amount of task-specific data, can effectively steer black-box LLMs toward application-specific content generation. Our approach views next-token prediction through the lens of supervised classification. We show that aligning black-box LLMs with task-specific data can be formulated as a label noise correction problem, leading to \emph{Plugin} model -- an autoregressive probability reweighting model that operates solely on logits. We provide theoretical justification for why reweighting logits alone is sufficient for task adaptation. Extensive experiments with multiple datasets, LLMs, and reweighting models demonstrate the effectiveness of our method, advocating for broader access to token logits in closed-source models.
• Abstract（参考訳）: 多くの商用の大規模言語モデル(LLM)は、しばしばクローズドソースであり、開発者は特定のアプリケーションとコンテンツ生成の調整を迅速に行うことができる。 これらのモデルは現在トークンロジットへのアクセスを提供していないが、そのようなアクセスが利用可能であれば、迅速なエンジニアリングを超えてより強力な適応技術を可能にするだろう、と我々は主張する。 本稿では,ロジットへのアクセスとタスク固有のデータが少ないため,ブラックボックスのLCMをアプリケーション固有のコンテンツ生成に効果的に活用できるトークンレベルの確率再重み付けフレームワークを提案する。 本手法は,教師付き分類のレンズによる次世代の予測を考察する。 ブラックボックスLEMとタスク固有データとの整合性はラベルノイズ補正問題として定式化できることを示し,ロジットのみで動作する自己回帰的確率再重み付けモデルである 'emph{Plugin} モデルを導出する。 タスク適応にロジットの再重み付けだけで十分である理由を理論的に正当化する。 複数のデータセット、LLM、再重み付けモデルによる大規模な実験は、クローズドソースモデルにおけるトークンロジットへの広範なアクセスを提唱し、我々の手法の有効性を実証する。

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