論文の概要: Do We Truly Need So Many Samples? Multi-LLM Repeated Sampling Efficiently Scales Test-Time Compute

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00762v2
• Date: Wed, 02 Apr 2025 08:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:22:26.822524
• Title: Do We Truly Need So Many Samples? Multi-LLM Repeated Sampling Efficiently Scales Test-Time Compute
• Title（参考訳）: 非常に多くのサンプルが必要か? マルチLLM繰り返しサンプリングはテスト時間計算を効果的にスケールする
• Authors: Jianhao Chen, Zishuo Xun, Bocheng Zhou, Han Qi, Qiaosheng Zhang, Yang Chen, Wei Hu, Yuzhong Qu, Wanli Ouyang, Shuyue Hu,
• Abstract要約: 本稿では,テスト時間計算のスケールアップによるLCM性能向上のための,シンプルで効果的で費用効率のよい手法を提案する。 当社の戦略は,複数のモデルを組み込んで,補完的な強みを活用するという,新たなツイストによって,繰り返しサンプリングされる投票フレームワークを基盤としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.330813919992465
• License:
• Abstract: This paper presents a simple, effective, and cost-efficient strategy to improve LLM performance by scaling test-time compute. Our strategy builds upon the repeated-sampling-then-voting framework, with a novel twist: incorporating multiple models, even weaker ones, to leverage their complementary strengths that potentially arise from diverse training data and paradigms. By using consistency as a signal, our strategy dynamically switches between models. Theoretical analysis highlights the efficiency and performance advantages of our strategy. Extensive experiments on six datasets demonstrate that our strategy not only outperforms self-consistency and state-of-the-art multi-agent debate approaches, but also significantly reduces inference costs. Additionally, ModelSwitch requires only a few comparable LLMs to achieve optimal performance and can be extended with verification methods, demonstrating the potential of leveraging multiple LLMs in the generation-verification paradigm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テスト時間計算のスケールアップによるLCM性能向上のための,シンプルで効果的で費用効率のよい手法を提案する。 さまざまなトレーニングデータやパラダイムから生じる可能性のある補完的な強みを活用するために、複数のモデルを組み込むこと。 一貫性を信号として使用することで、我々の戦略はモデル間で動的に切り替わる。 理論的分析は、我々の戦略の効率性と性能上の利点を強調している。 6つのデータセットに対する大規模な実験は、我々の戦略が自己整合性と最先端のマルチエージェントの議論アプローチを上回るだけでなく、推論コストを大幅に削減することを示した。 さらに、ModelSwitchは最適な性能を達成するために数個のLLMしか必要とせず、検証手法で拡張することができ、ジェネレーション検証パラダイムで複数のLLMを活用する可能性を示している。

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