論文の概要: Synergistic Weak-Strong Collaboration by Aligning Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15188v2
• Date: Tue, 22 Apr 2025 04:22:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 11:42:41.635283
• Title: Synergistic Weak-Strong Collaboration by Aligning Preferences
• Title（参考訳）: 選好の調整による相乗的弱ストロング協調
• Authors: Yizhu Jiao, Xuchao Zhang, Zhaoyang Wang, Yubo Ma, Zhun Deng, Rujia Wang, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan, Jiawei Han, Huaxiu Yao,
• Abstract要約: 現在のLarge Language Models (LLMs) は、プロプライエタリな知識やドメイン固有の知識を必要とする特別なタスクに苦戦する一般的な推論において優れている。 本稿では、特殊な弱いモデルと一般的な強いモデルとを組み合わせた協調的なフレームワークを提案する。 相補的な強みを活用することで、コラボレーションが各モデルを単独で著しく上回っていることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.47675666475273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current Large Language Models (LLMs) excel in general reasoning yet struggle with specialized tasks requiring proprietary or domain-specific knowledge. Fine-tuning large models for every niche application is often infeasible due to black-box constraints and high computational overhead. To address this, we propose a collaborative framework that pairs a specialized weak model with a general strong model. The weak model, tailored to specific domains, produces initial drafts and background information, while the strong model leverages its advanced reasoning to refine these drafts, extending LLMs' capabilities to critical yet specialized tasks. To optimize this collaboration, we introduce a collaborative feedback to fine-tunes the weak model, which quantifies the influence of the weak model's contributions in the collaboration procedure and establishes preference pairs to guide preference tuning of the weak model. We validate our framework through experiments on three domains. We find that the collaboration significantly outperforms each model alone by leveraging complementary strengths. Moreover, aligning the weak model with the collaborative preference further enhances overall performance.
• Abstract（参考訳）: 現在のLarge Language Models (LLMs) は、プロプライエタリな知識やドメイン固有の知識を必要とする特別なタスクに苦戦する一般的な推論において優れている。 ニッチアプリケーションごとに微調整された大きなモデルは、ブラックボックスの制約と高い計算オーバーヘッドのため、しばしば実現不可能である。 そこで本研究では、特殊な弱いモデルと一般的な強いモデルとを組み合わせた協調的なフレームワークを提案する。 弱いモデルは特定のドメインに合わせて初期ドラフトと背景情報を生成するが、強いモデルはその先進的な推論を利用してこれらのドラフトを洗練し、LSMの能力を重要で特殊なタスクにまで拡張する。 このコラボレーションを最適化するために、弱いモデルを微調整する協調フィードバックを導入し、弱いモデルが協力手続きに与える影響を定量化し、弱いモデルの選好チューニングをガイドするための選好ペアを確立する。 3つのドメインの実験を通じて、我々のフレームワークを検証する。 相補的な強みを活用することで、コラボレーションが各モデルを単独で著しく上回っていることが分かりました。 さらに、弱いモデルを協調的な好みに合わせることで、全体的なパフォーマンスがさらに向上する。

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