大規模言語モデルのアンサンブル学習について

解説

ねえ智也くん、この論文のタイトル「大規模言語モデルの異種アンサンブル学習を可能にする深層並列協調」って何か面白そう！何について書かれてるの？

ああ、これは大規模言語モデルを組み合わせて、より良い性能を出すための研究だよ。各モデルが持っている強みを活かすために、新しいアンサンブルフレームワーク「DEEPEN」が提案されているんだ。

アンサンブルフレームワークって何？

それは、複数のモデルの出力を組み合わせて、一つの結果を得る方法のことだよ。DEEPENでは、異なるモデルからの確率分布を平均化して、最終的な出力を決定している。

へえ、それでどんな結果が出たの？

実験では、DEEPENが教育、推論、知識ベースの質問応答など、複数のベンチマークで一貫して改善を達成しているよ。これにより、異なるモデルの強みを効果的に活用できることが示されたんだ。

すごいね！でも、何か難しい点とかはあるの？

うん、語彙の不一致が大きな課題だったけど、DEEPENではそれを解決するための方法も提案されているんだ。

将来的にはどんな応用が考えられるの？

この技術は、自然言語処理を使うあらゆる分野で応用可能だね。特に、複数の言語モデルを組み合わせることで、より正確な情報提供や解析が期待できるよ。

へー、AIって本当に奥が深いね！智也くん、私のこともアンサンブルしてくれない？

亜美ちゃん、それはどういう意味だよ…（苦笑）

要点

大規模言語モデル（LLM）は様々なタスクで補完的な強みを示しており、これを活用するためにLLMのアンサンブル（組み合わせ）に関する研究が進められています。

従来の方法では、追加の報酬モデルや融合モデルを訓練してすべての候補回答を選択または融合していましたが、これには一般化の問題がありました。

本研究では、訓練不要のアンサンブルフレームワーク「DEEPEN」を提案し、異なるLLMから出力される確率分布を平均化することで、アンサンブルを実現しています。

異なるLLM間での語彙の不一致を解決するために、確率分布を相対表現理論に基づいて宇宙相対空間にマッピングし、集約後、逆変換を用いて元の確率空間に戻します。

実験結果は、DEEPENが複数のベンチマークで一貫した改善を達成していることを示しており、その有効性が証明されています。

参考論文: http://arxiv.org/abs/2404.12715v1