論文の概要: Dynamic Collaboration of Multi-Language Models based on Minimal Complete Semantic Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18763v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 07:41:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.731891
• Title: Dynamic Collaboration of Multi-Language Models based on Minimal Complete Semantic Units
• Title（参考訳）: 最小完全意味単位に基づく多言語モデルの動的協調
• Authors: Chao Hao, Zezheng Wang, Yanhua Huang, Ruiwen Xu, Wenzhe Niu, Xin Liu, Zitong Yu,
• Abstract要約: 本稿では,トークンレベルの多モデル協調による言語モデルの推論能力の向上について検討する。 分散距離に基づく動的選択戦略(DDS)を導入し,マルチモデル協調プロセスを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.79935180749153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the enhancement of reasoning capabilities in language models through token-level multi-model collaboration. Our approach selects the optimal tokens from the next token distributions provided by multiple models to perform autoregressive reasoning. Contrary to the assumption that more models yield better results, we introduce a distribution distance-based dynamic selection strategy (DDS) to optimize the multi-model collaboration process. To address the critical challenge of vocabulary misalignment in multi-model collaboration, we propose the concept of minimal complete semantic units (MCSU), which is simple yet enables multiple language models to achieve natural alignment within the linguistic space. Experimental results across various benchmarks demonstrate the superiority of our method. The code will be available at https://github.com/Fanye12/DDS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トークンレベルの多モデル協調による言語モデルの推論能力の向上について検討する。 提案手法では,複数のモデルによって提供される次のトークン分布から最適なトークンを選択し,自己回帰推論を行う。 より多くのモデルがより良い結果をもたらすという仮定とは対照的に、分散距離に基づく動的選択戦略(DDS)を導入し、マルチモデルコラボレーションプロセスを最適化する。 マルチモデル協調における語彙の不整合(vocabulary misalignment)という重要な課題に対処するために,複数の言語モデルが言語空間内で自然なアライメントを達成できる最小完全意味単位(MCSU)の概念を提案する。 各種ベンチマークによる実験結果から,本手法の優位性が確認された。 コードはhttps://github.com/Fanye12/DDSで入手できる。

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