論文の概要: Repairing Language Model Pipelines by Meta Self-Refining Competing Constraints at Runtime

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10590v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 17:35:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.757421
• Title: Repairing Language Model Pipelines by Meta Self-Refining Competing Constraints at Runtime
• Title（参考訳）: メタ自己精錬競争による言語モデルパイプラインの実行時の修復
• Abstract要約: 言語モデル(LM)パイプラインは、プログラム的制約に対して出力を動的に洗練することができる。 LMパイプラインにメタ補正層を組み込んだMeta Self-Refiningを導入し、ランタイム/推論時にこれらの競合を修復する。 その結果,Meta Self-Refiningはこれらのループの修復に成功し,より効率的なLMプログラムを実現することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language Model (LM) pipelines can dynamically refine their outputs against programmatic constraints. However, their effectiveness collapses when faced with competing soft constraints, leading to inefficient backtracking loops where satisfying one constraint violates another. We introduce Meta Self-Refining, a framework that equips LM pipelines with a meta-corrective layer to repair these competitions at runtime/inference-time. Our approach monitors the pipeline's execution history to detect oscillatory failures. Upon detection, it invokes a meta-repairer LM that analyzes the holistic state of the backtracking attempts and synthesizes a strategic instruction to balance the competing requirements. This self-repair instruction guides the original LM out of a failing refining loop towards a successful output. Our results show Meta Self-Refining can successfully repair these loops, leading to more efficient LM programs.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)パイプラインは、プログラム的制約に対して出力を動的に洗練することができる。 しかし、それらの効果は、競合するソフト制約に直面すると崩壊し、一方の制約を満たす非効率なバックトラックループが他方の制約に反する。 LMパイプラインにメタ補正層を組み込んだMeta Self-Refiningを導入し、ランタイム/推論時にこれらの競合を修復する。 当社のアプローチでは,パイプラインの実行履歴を監視し,発振障害を検出する。 検出時にメタリペアLMを起動し、バックトラックの試みの全体状態を分析し、競合する要求のバランスをとるための戦略的命令を合成する。 この自己修復命令は、元のLMを失敗する精製ループから、成功した出力へ誘導する。 その結果,Meta Self-Refiningはこれらのループの修復に成功し,より効率的なLMプログラムを実現することができた。

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