論文の概要: On the Effect of Sampling Diversity in Scaling LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11027v3
• Date: Thu, 02 Oct 2025 22:27:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 14:21:29.68075
• Title: On the Effect of Sampling Diversity in Scaling LLM Inference
• Title（参考訳）: スケーリングLDM推論における多様性サンプリングの効果について
• Authors: Tianchun Wang, Zichuan Liu, Yuanzhou Chen, Jonathan Light, Weiyang Liu, Haifeng Chen, Xiang Zhang, Wei Cheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のスケーリング推論は、パフォーマンス向上の鍵となる。 解の精度と応答の有意な多様性の関係から,スケーリング推論における急激な多様性の効果を体系的に研究した。 また,Best-of-N$選択後の有意義な多様なプロンプトから生成した応答は,定常的なプロンプトから生成した応答よりも有意に低い値を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.31028064284527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM) scaling inference is key to unlocking greater performance, and leveraging diversity has proven an effective way to enhance it. Motivated by the observed relationship between solution accuracy and meaningful response diversity, we systematically study the effect of prompt diversity in scaling inference. We theoretically explain why diversified sampling improves Best-of-$N$ scaling, showing that responses generated from meaningful diverse prompts after Best-of-$N$ selection exhibit significantly lower error rates than those produced from stationary prompts. To promote solution diversity, we analyze perturbation fidelity and show that moderately relevant perturbations improve performance, providing guidance for effective perturbation design. Further, we present a set of effective perturbations, including task-level and query-level ones, and analyze the conditions under which they succeed. We systematically evaluate diversified sampling across tasks, finding relative gains of 10.8% in EM@100 for reasoning, 9.6% for mathematics, and 9.5% in Pass@100 for code generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のスケーリング推論は、より大きなパフォーマンスを解放するための鍵であり、多様性を活用することが、それを強化する効果的な方法であることが証明されている。 解の精度と応答の有意な多様性の関係から,スケーリング推論における急激な多様性の効果を体系的に研究した。 分散サンプリングがBest-of-N$スケーリングを改善する理由を理論的に説明し、Best-of-N$選択後の有意義な多様なプロンプトから発生する応答が定常的なプロンプトから生成されるものよりも有意に低いことを示す。 解の多様性を促進するために、摂動の忠実度を分析し、適度に関連する摂動が性能を向上させることを示し、効果的な摂動設計のためのガイダンスを提供する。 さらに、タスクレベルとクエリレベルを含む効果的な摂動のセットを示し、それらが成功する条件を分析する。 我々は,タスクごとの多様なサンプリングを体系的に評価し,EM@100の相対的なゲインが10.8%,数学が9.6%,コード生成が9.5%であった。

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