論文の概要: RECSIP: REpeated Clustering of Scores Improving the Precision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12108v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 12:36:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.725116
• Title: RECSIP: REpeated Clustering of Scores Improving the Precision
• Title（参考訳）: RECSIP: 精度を向上させるスコアの繰り返しクラスタリング
• Authors: André Schamschurko, Nenad Petrovic, Alois Christian Knoll,
• Abstract要約: 本稿では,repeated Clustering of Scores Improving the Precision (RECSIP)を紹介する。 RECSIPは大規模言語モデル(LLM)の精度向上に重点を置いており、複数のモデルを並列に問い合わせ、応答のスコア付けとクラスタ化を行い、応答に対する信頼性を高める。 GPT-4o, Claude, Gemini モデルを用いたベンチマーク MMLU-Pro による基準実装の評価では, 使用済みモデルと比較して総合的に5.8% の増加が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The latest research on Large Language Models (LLMs) has demonstrated significant advancement in the field of Natural Language Processing (NLP). However, despite this progress, there is still a lack of reliability in these models. This is due to the stochastic architecture of LLMs, which presents a challenge for users attempting to ascertain the reliability of a model's response. These responses may cause serious harm in high-risk environments or expensive failures in industrial contexts. Therefore, we introduce the framework REpeated Clustering of Scores Improving the Precision (RECSIP) which focuses on improving the precision of LLMs by asking multiple models in parallel, scoring and clustering their responses to ensure a higher reliability on the response. The evaluation of our reference implementation recsip on the benchmark MMLU-Pro using the models GPT-4o, Claude and Gemini shows an overall increase of 5.8 per cent points compared to the best used model.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)に関する最新の研究は、自然言語処理(NLP)の分野で大きな進歩を見せている。 しかし、この進歩にもかかわらず、これらのモデルには信頼性の欠如がある。 これはLCMの確率的アーキテクチャが原因であり、モデルの応答の信頼性を確認しようとするユーザにとって課題となる。 これらの反応は、リスクの高い環境や工業環境での高価な失敗に深刻な打撃を与える可能性がある。 そこで我々は,複数のモデルに並列に問合せ,応答のスコア付けとクラスタリングを行い,応答の信頼性を高めることで,LCMの精度向上に重点を置いたRECSIP(Repeated Clustering of Scores Improving the Precision)を提案する。 GPT-4o, Claude, Gemini モデルを用いたベンチマーク MMLU-Pro による基準実装の評価では, 使用済みモデルと比較して総合的に5.8% の増加が見られた。

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