論文の概要: Optimizing Language Models for Inference Time Objectives using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19595v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:21:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:31.366908
• Title: Optimizing Language Models for Inference Time Objectives using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた時間対象推定のための言語モデル最適化
• Authors: Yunhao Tang, Kunhao Zheng, Gabriel Synnaeve, Rémi Munos,
• Abstract要約: 推定時間性能の最適化がモデル全体の有効性をいかに改善するかを示す。 一般的な推論時間の目的を$k$サンプルで検討し、pass@$k$と多数決を2つの主要なアプリケーションとして検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.460339824738206
• License:
• Abstract: In this work, we investigate the merits of explicitly optimizing for inference time algorithmic performance during model training. We show how optimizing for inference time performance can improve overall model efficacy. We consider generic inference time objectives with $k$ samples, with a focus on pass@$k$ and majority voting as two main applications. With language model training on reasoning datasets, we showcase the performance trade-off enabled by training with such objectives. When training on code generation tasks, we show that the approach significantly improves pass@$k$ objectives compared to the baseline method.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,モデル学習中の推論時間アルゴリズムの性能を明示的に最適化する利点について検討する。 推定時間性能の最適化がモデル全体の有効性をいかに改善するかを示す。 一般的な推論時間の目的を$k$サンプルで検討し、pass@$k$と多数決を2つの主要なアプリケーションとして検討する。 推論データセットを用いた言語モデルトレーニングでは、そのような目的のトレーニングによって実現されるパフォーマンストレードオフを示す。 コード生成タスクのトレーニングでは、ベースラインメソッドと比較してパス@$k$の目的が大幅に改善されることを示す。

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