論文の概要: Ensemble Bayesian Inference: Leveraging Small Language Models to Achieve LLM-level Accuracy in Profile Matching Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17685v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 15:55:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.449633
• Title: Ensemble Bayesian Inference: Leveraging Small Language Models to Achieve LLM-level Accuracy in Profile Matching Tasks
• Title（参考訳）: アンサンブルベイズ推論:小さな言語モデルを用いてプロファイルマッチングタスクにおけるLLMレベルの精度を実現する
• Authors: Haru-Tada Sato, Fuka Matsuzaki, Jun-ichiro Takahashi,
• Abstract要約: 本研究では,プロプライエタリな大規模言語モデル (LLM) に匹敵する精度を実現するため,小型言語モデル (SLM) アンサンブルの可能性を検討する。 本稿では,複数のSLMから判断を合成するためにベイズ推定を適用した新しい手法として,EBI(Ensemble Bayesian Inference)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study explores the potential of small language model(SLM) ensembles to achieve accuracy comparable to proprietary large language models (LLMs). We propose Ensemble Bayesian Inference (EBI), a novel approach that applies Bayesian estimation to combine judgments from multiple SLMs, allowing them to exceed the performance limitations of individual models. Our experiments on diverse tasks(aptitude assessments and consumer profile analysis in both Japanese and English) demonstrate EBI's effectiveness. Notably, we analyze cases where incorporating models with negative Lift values into ensembles improves overall performance, and we examine the method's efficacy across different languages. These findings suggest new possibilities for constructing high-performance AI systems with limited computational resources and for effectively utilizing models with individually lower performance. Building on existing research on LLM performance evaluation, ensemble methods, and open-source LLM utilization, we discuss the novelty and significance of our approach.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,小型言語モデル (SLM) アンサンブルが,プロプライエタリな大規模言語モデル (LLM) に匹敵する精度を実現する可能性について検討する。 本稿では,複数のSLMの判断をベイズ推定に適用し,個々のモデルの性能制限を克服する手法として,EBI(Ensemble Bayesian Inference)を提案する。 本研究は,多様な課題(日本語と英語の両方でのアセスメントと消費者プロファイル分析)におけるEBIの有効性を実証するものである。 特に、負のLift値を持つモデルをアンサンブルに組み込むことで全体の性能が向上するケースを分析し、異なる言語での手法の有効性について検討する。 これらの結果は,計算資源が限られている高性能AIシステムの構築や,個々の性能の低いモデルを有効に活用するための新たな可能性を示している。 LLMの性能評価、アンサンブル法、オープンソースのLCM利用に関する既存の研究に基づいて、本手法の新規性と意義について論じる。

関連論文リスト

• Efficient Evaluation of Large Language Models via Collaborative Filtering [25.734508624520164]
  大規模言語モデル(LLM)は、異なるLLMの能力を測定し比較するために提案されている。 LLMの評価は、多数のテストインスタンスと遅い推論速度のためにコストがかかる。 与えられたベンチマーク上でモデルの実性能を効率的に推定する2段階手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-05T07:46:30Z)
• LLM-Powered Preference Elicitation in Combinatorial Assignment [17.367432304040662]
  提案手法は,大規模言語モデル(LLM)を人為的プロキシとして活用し,課題における選好選択(PE)を簡素化するものである。 本稿では,SOTA ML を用いた嗜好推論方式と併用して動作する LLM プロキシのフレームワークを提案する。 コース割当て領域における人間の問合せに対するLLMプロキシの有効性を実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T17:12:20Z)
• Adaptive Pruning for Large Language Models with Structural Importance Awareness [66.2690963378878]
  大規模言語モデル(LLM)は言語理解と生成能力を大幅に改善した。 LLMは、高い計算およびストレージリソース要求のため、リソース制約のあるエッジデバイスにデプロイするのは難しい。 モデル性能を維持しつつ,計算コストとメモリコストを大幅に削減する構造的適応型プルーニング(SAAP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T18:08:04Z)
• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• Adversarial Multi-Agent Evaluation of Large Language Models through Iterative Debates [0.0]
  本稿では,対話エージェントのアンサンブル内で,大規模言語モデル(LLM)を提唱者として解釈するフレームワークを提案する。 このアプローチは、従来の人間ベースの評価や自動メトリクスと比較して、よりダイナミックで包括的な評価プロセスを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T00:22:07Z)
• Evaluating Linguistic Capabilities of Multimodal LLMs in the Lens of Few-Shot Learning [15.919493497867567]
  本研究では,VALSEベンチマークを用いたマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の性能評価を目的とした。 我々は,モデルサイズや事前学習データセットの異なる最先端MLLMの包括的評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T11:26:47Z)
• Self-Exploring Language Models: Active Preference Elicitation for Online Alignment [88.56809269990625]
  本研究では, 分布域外領域を積極的に探索するために, 潜在的に高次応答に対して楽観的に偏りを呈する2段階的客観性を提案する。 実験の結果,Zephyr-7B-SFTとLlama-3-8B-Instructモデルで微調整した場合,SELM(Self-Exploring Language Models)は命令追従ベンチマークの性能を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:59:07Z)
• Ensemble Learning for Heterogeneous Large Language Models with Deep Parallel Collaboration [39.35476224845088]
  大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて補完的な強みを示し、LLMアンサンブルの研究を動機付けている。 本稿では,各復号ステップで異なるLLMから得られる情報的確率分布を融合した学習自由アンサンブルフレームワークDeePEnを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T08:52:22Z)
• BLESS: Benchmarking Large Language Models on Sentence Simplification [55.461555829492866]
  我々は、テキスト単純化(TS)タスク上で、最新の最先端の大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスベンチマークであるBLESSを紹介する。 異なるドメイン(Wikipedia、ニュース、医療)の3つのテストセットに対して、サイズ、アーキテクチャ、事前学習方法、アクセシビリティの異なる44のモデルを評価する。 評価の結果,最高のLSMはTSのトレーニングを受けていないにもかかわらず,最先端のTSベースラインと相容れない性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T12:18:17Z)
• On Learning to Summarize with Large Language Models as References [101.79795027550959]
  大型言語モデル (LLM) は、一般的な要約データセットにおける元の参照要約よりも人間のアノテーションに好まれる。 より小さなテキスト要約モデルに対するLLM-as-reference学習設定について検討し,その性能が大幅に向上するかどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:56:04Z)
• Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding Good Demonstrations for In-Context Learning [104.58874584354787]
  近年,事前学習型大規模言語モデル (LLM) は,インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる推論時少数ショット学習能力を実現する上で,顕著な効率性を示している。 本研究では,現実のLLMを潜在変数モデルとみなし,ベイズレンズによる文脈内学習現象を考察することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T18:59:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。