ここでは、https://twitter.com/dair_ai で毎週メンションされているTop ML Papers of the Week の論文をLLMによって生成されるQ&Aを用いて要点を記載しています．気になる論文の選択に役立ったら良いと思います．論文を読む前に幾つかの要点を把握することで、皆さんが内容を素早く吸収できることを目的としています．自動生成記事のクオリティと信頼性を向上させるためにアルゴリズムの改善に取り組んでいます．個人で資料のQ&Aを作成されたい方には、https://www.chatpdf.com/ や https://scispace.com/などがお勧めです．
紹介する論文は以下の10本となります．
- OpenEQA: Embodied Question Answering in the Era of Foundation Models
発行日：2024年04月12日
AIエージェントは、物理世界に入り始め、Embodied AI（EAI）エージェントが重要であり、OpenEQAを提案し、EM-EQAとA-EQAのパフォーマンスを研究している．OpenEQAは、複数のモダリティ、実際のシーン、アクティブエージェント、自動採点を備えた既存のベンチマークと比較しています．知覚と言語の交差点は、AIの研究において古くから肥沃な土壌でした．EQAやVQAの広範な問題はこれまでに広く研究されてきましたが、私たちのアプローチとベンチマークは、入力モダリティ、実世界のシーン/スキャン、オープンボキャブラリーの質問と回答などの軸において大きく異なります．OpenEQAはEQAのための初のオープンボキャブラリーベンチマークであり、エピソードメモリとアクティブ設定の両方をサポートしています．ScanNet、Gibson、HM3Dなどの実世界環境のビデオやスキャン、およびこれらのシーンをレンダリングできるシミュレーター、そしてオープンエンドの回答をスコアリングできるLLMなどの技術がこの実現に貢献しています．これにより、幅広い質問を研究することが可能となり、エピソードからの回答をモデルの回答と比較し、さらに研究を進めることができます． - Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
発行日：2024年04月11日
AIモデルの成功は、高品質なデータセットの入手が重要であり、合成データの使用が有望な解決策として注目されている． - Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
発行日：2024年04月10日
TransformerベースのLLMを無限に長い入力にスケーリングする効率的な方法を提案し、Infini-attention技術を導入して、長いコンテキスト言語モデリングのベンチマークや本の要約タスクで効果を実証． - THOUGHTSCULPT: Reasoning with Intermediate Revision and Search
発行日：2024年04月09日
THOUGHTSCULPTは、MCTSを使用して構成要素を修正することで、3つの難しいタスクで最先端の推論方法を上回る性能を発揮します． - Physics of Language Models: Part 3.3, Knowledge Capacity Scaling Laws
発行日：2024年04月08日
スケーリング法則は、言語モデルの能力を損失やベンチマークではなく、保存する知識ビットの数で評価し、Wikipediaページからの事実知識に焦点を当てています．ロータリー埋め込みを備えたGPT-2アーキテクチャが知識保存能力で優れていることや、トレーニングデータにドメイン名を追加すると知識容量が増加する効果があることが示されています． - Multilingual Large Language Model: A Survey of Resources, Taxonomy and Frontiers
発行日：2024年04月07日
マルチリンガル大規模言語モデルの研究に関する包括的な調査を行い、新しい進展やトレンドを提供し、多言語自然言語処理分野の発展を促進する． - Verifiable by Design: Aligning Language Models to Quote from Pre-Training Data
発行日：2024年04月05日
信頼できる情報源からの引用を増やすことで、LLMsの信頼性と検証可能性を向上させるQuote-Tuningの効果を示しています． - Can Small Language Models Help Large Language Models Reason Better?: LM-Guided Chain-of-Thought
発行日：2024年04月04日
LM-Guided CoTは、軽量な言語モデルを使用して大規模なLMを推論タスクで導く新しいフレームワークであり、リソース効率が高く、HotpotQAと2WikiMultiHopQAで高い精度を示す． - Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology
発行日：2024年03月13日
Geminiモデルの技術を使用したGemmaは、18のタスクのうち11つで同様のモデルを上回り、安全性と責任性を強調し、LLMの責任あるリリースが重要であると述べています． - We are Who We Cite: Bridges of Influence Between Natural Language Processing and Other Academic Fields
発行日：2023年10月23日
NLPの異分野間の関与が減少し、孤立化が進んでおり、コンピュータサイエンスに偏っていることが示されている．
OpenEQA: Embodied Question Answering in the Era of Foundation Models
著者：Anurag Ajay, Arjun Majumdar, Xiaohan Zhang, et al.
発行日：2024年04月12日
最終更新日：不明
URL：https://open-eqa.github.io/
カテゴリ：不明
概要：
私たちは、AIエージェントがデジタルの起源を超えて、スマートフォン、スマートグラス、ロボットなどのデバイスを介して物理世界に入り始めているという機会を持っています．これらの技術は通常、AIの専門家ではない個人によって使用されます．彼らを効果的に支援するためには、Embodied AI（EAI）エージェントは、自然言語インターフェースと、人間のような知覚と世界の理解に根ざした種類の「常識」を持っている必要があります．最近、巨大なデータセットでトレーニングされた「基盤モデル」が、これらの能力を開発する有望なアプローチとして登場しています．この背景を踏まえて、私たちは、Embodied Question Answering（EQA）が世界の理解を評価する手段としてだけでなく、有用な最終アプリケーションであると提案しています．単純に言えば、EQAは、図1に示すように、環境を十分に理解してその環境に関する質問に自然言語で答えるというタスクです．この研究では、EQAのための初のオープンボキャブラリーベンチマークであるOpenEQAを提案し、さまざまな最先端の基盤モデルのパフォーマンスを研究しています．具体的には、共通の傘下で2つのEQAのバリアント、エピソードメモリ（EM-EQA）とアクティブな探索を研究しています．例えば、EM-EQAは、スマートグラスなどのデバイスに適用され、人間の着用者によって生成されたエピソードメモリを活用して質問に答えることができます．これにより、ユーザーの記憶力、知覚能力、一般的な知識が向上する可能性があります．一方、A-EQAは、モバイルロボットなどのデバイスに関連し、環境を自律的に探索して必要な情報を収集し、質問に答えることができます．例えば、「Q: 家にカイエンペッパーが残っているか？」という質問に答えるために、ロボットは家を探索してから、「A: パントリーにカイエンペッパーのボトルを見つけました．」と回答することができます．OpenEQAは、複数のモダリティ、実際のシーン、アクティブエージェント、自動採点を備えた既存のベンチマークと比較しています．知覚と言語の交差点は、AIの研究において古くから肥沃な土壌でした．EQAやVQAの広範な問題はこれまでに広く研究されてきましたが、私たちのアプローチとベンチマークは、入力モダリティ、実世界のシーン/スキャン、オープンボキャブラリーの質問と回答などの軸において大きく異なります．特に、OpenEQAはEQAのための初のオープンボキャブラリーベンチマークであり、エピソードメモリとアクティブ設定の両方をサポートしています．この実現に貢献している主要な技術は、ScanNet、Gibson、HM3Dなどの実世界環境のビデオやスキャン、およびこれらのシーンをレンダリングできるシミュレーター、そして重要なことに、オープンエンドの回答をスコアリングできるLLMです．この組み合わせにより、エピソードを観察して人間の注釈者から質問を収集し、モデルの回答をこれらの注釈付き回答と自動的にスコアリングすることが可能となり、幅広い質問を研究することができます．モデルの回答をこれらの注釈付き回答と自動的にスコアリングすることが可能となり、幅広い質問を研究することができます．さらに、エピソードからの回答をモデルの回答と比較し、幅広い質問を研究することができます．
Q&A:
Q: 身体化質問応答（EQA）の文脈で、エピソード記憶を活用することと、能動的に環境を探索することの違いを説明できますか？
A: エピソードメモリを利用することは、過去の経験や観察を通じて情報を取得し、質問に回答することを指します．一方、環境を積極的に探索することは、新しい情報を収集し、質問に回答するために環境を探索することを指します．
Q: OpenEQAデータセットに含まれる、人間が作成した質問の質の高さはどのようにして確保したのですか？
A: 人間が生成した質問が高品質であることを確認するために、各質問は2人の独立した検証者によって評価されました．検証者はエピソード履歴を視聴し、質問が回答不可能か、曖昧か、回答が間違っているかを評価しました．問題が特定された質問-回答ペアは破棄されました．このように、人間が生成した質問の品質を確保するために、厳格な検証プロセスが行われました．
Q: LLMを使った自動評価プロトコルと、人間の判断との相関関係について詳しく教えてください．
A: 自動的なLLMベースの評価メトリックは、人間の判断とどの程度相関しているかを説明します．実験により、LLM-Matchメトリックと人間の評価者の間の一致度を測定しました．300の質問から均一にサンプリングし、盲目的なLLaMA-2、GPT-4V、および人間による注釈付き回答から回答をサンプリングしました．二重盲検研究で、4人の人間評価者に、LLM-Matchと同様の評価プロンプトを使用して300の回答をスコアリングするように依頼しました．評価者には回答のソースに関する情報は提供されませんでした．人間とLLMの評価の間にはSpearmanのρ=0.909（ブートストラップCI=(0.883,0.928), N=9999）の相関があり、人間の判断と優れた一致があることが示されました．参考までに、人間の評価者同士の相関はρ∈[0.91,0.93]でした．要するに、LLM-Matchは人間の評価とほぼ同じくらいの一致を示しています．
Q: GPT-4Vのような最先端の基礎モデルをOpenEQAのデータセットで評価した場合、具体的にどのような課題に直面したのでしょうか？
A: GPT-4Vなどの最先端の基盤モデルは、OpenEQAデータセットで評価された際に、人間のレベルに大きく遅れていることが明らかになりました．特に、空間理解が必要な質問に関して、これらのモデルは盲目的なLLMと同等以上の性能を発揮せず、知覚と意味的相関の改善が必要であることが示唆されています．
Q: EQAの文脈でヒューマンレベルのパフォーマンスをどのように定義しているのか、また基礎モデルはそれと比較してどうだったのか．
A: EQAの文脈における人間レベルのパフォーマンスは、ベンチマークでの人間の成績が85%以上であることを指します．これは、ベンチマークの妥当性と評価尺度の正確性を確認するものです．一方、基礎モデルは人間のパフォーマンスに比べて大きな差があり、GPT-4Vが55.3%であるのに対し、人間のパフォーマンスは86.8%であることが示されました．
Q: EQAのベンチマークデータセットとしてOpenEQAを作成した動機は何ですか？
A: OpenEQAのベンチマークデータセットの作成の動機は、従来のEQA、3DQA、VQAのベンチマークとは異なり、実世界の環境から収集された1600以上の質問を含むOpenEQAが、現在のAIモデルにかなりの挑戦を与えるためです．このデータセットは、実際の使用ケースを代表するようにクラウドソーシングされ、少なくとも3人の個人によって各質問が注釈付けされ、質問の妥当性と回答パターンの多様性が確保されています．このような詳細なプロセスを経て作成されたOpenEQAは、Embodied AI、会話エージェント、世界モデルの交差点での将来の研究を刺激することを期待しています．
Q: OpenEQAデータセットの質問の元となった実環境の例を教えてください．
A: OpenEQAデータセットからの質問が引用された実世界の環境の例を提供できますか？
Q: エンボディードAI、会話エージェント、ワールドモデルが交差することで、AI研究の未来がどのように形作られるとお考えですか？
A: Embodied AI、会話エージェント、および世界モデルの交差点がAI研究の未来を形作る方法については、物理的な世界でのAIの進化が進むことで、人間のような知覚と理解に根ざした「常識」を持つEmbodied AI（EAI）エージェントが重要である．これにより、自然言語インターフェースを持ち、環境を理解し、自然言語で質問に答える能力を持つEmbodied AIエージェントが重要となる．最近、巨大なデータセットでトレーニングされた「foundation models」が、これらの能力を開発する有望なアプローチとして登場している．Embodied Question Answering（EQA）は、環境を十分に理解して自然言語で質問に答えるタスクであり、これはAIエージェントが世界を理解する能力を評価する手段としても役立つ．OpenEQAは、EQAのための最初のオープンボキャブラリーベンチマークであり、さまざまな最先端のfoundation modelsの性能を研究するために使用されている．具体的には、エピソードメモリ（EM-EQA）とアクティブな
Q: OpenEQAのデータセットを使ってEQAを研究することで得られる洞察には、どのような応用の可能性が考えられますか？
A: OpenEQAデータセットを使用してEQAを研究することから得られる洞察を活用する潜在的な応用例としては、次のようなものが考えられます．まず第一に、マルチモーダル学習やシーン/環境理解の将来の進歩を追跡するためのバロメーターとしてOpenEQAが活用されることが挙げられます．さらに、人間のレベルを大幅に下回る現在の最先端のモデルに対する評価を行うことで、技術の向上や新たな研究の方向性を示すことができます．また、OpenEQAデータセットを活用することで、物体属性の認識や空間的推論、機能的推論などの課題に対する新たなアプローチや解決策を見つけることが可能となります．
Q: 今後、OpenEQAベンチマークをどのように発展、拡大していく予定ですか？
A: OpenEQAベンチマークを将来的に発展させるためには、より多くの実世界の環境やスキャンからの質問を追加し、質問の多様性と厳密性を確保する必要があります．また、提供されたエピソードメモリを活用して質問に回答するエージェントをさらに強化し、新しい方法やアルゴリズムを導入してモデルの性能を向上させることが重要です．
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
著者：Ruibo Liu, Jerry Wei, Fangyu Liu, Chenglei Si, Yanzhe Zhang, Jinmeng Rao, Steven Zheng, Daiyi Peng, Diyi Yang, Denny Zhou, Andrew M. Dai
発行日：2024年04月11日
最終更新日：2024年04月11日
URL：http://arxiv.org/pdf/2404.07503v1
カテゴリ：Computation and Language
概要：
AIモデルの成功は、大規模で多様で高品質なデータセットの入手可能性に依存しており、データの希少性、プライバシーの懸念、高コストなどの理由で入手が困難であることがある．合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することによって、有望な解決策として登場している．本論文では、合成データの研究の概要を提供し、その応用、課題、および将来の方向性について議論する．我々は、その効果を示すために先行研究からの経験的証拠を提示し、その事実性、忠実性、および偏りのないことを確保する重要性を強調する．我々は、より強力で包括的で信頼性のある言語モデルを構築するために、合成データの責任ある使用の必要性を強調する．
Q&A:
Q: 合成データを言語モデルに使用して成功した具体的なアプリケーションの例を教えてください．
A: 合成データが言語モデルに成功裏に使用された具体的なアプリケーションの例は、助手エージェントやソフトウェア開発、医療、金融などのさまざまな分野において確認されています．
Q: 言語モデル用の合成データを生成する際に直面する一般的な課題とは？
A: 合成データを生成する際に直面する一般的な課題には、データの誤用による誤情報の拡散があります．合成データの潜在的な誤用は、AIシステムの責任ある開発を確保するために対処される必要がある重要な懸念です．現在のAIモデルは、テキスト（Gemini-Team et al.、2023年、2024年）、画像（Ramesh et al.、2022年；Saharia et al.、2022b年）、歌、さらにはビデオ（例：OpenAI SORA）など、人間らしいデータを生成する能力がますます向上しています．合成データが実在の人物をなりすましたり、世論を操作したり、政治プロセスに影響を与えたりする際には、特に危険です．さらに、合成データによる誤情報の拡散は、正当な情報源への信頼を侵食し、人々が真実と虚偽を区別することがますます困難になる可能性があります．
Q: 言語モデルの精度を維持するために、合成データの事実性をどのように保証しますか？
A: 合成データの事実性を確保するために、AIシステムの出力の知識とトレーニングデータ、知識ベースとの一貫性を確認すること実性評価が重要です．早期の統計に基づく幻覚評価方法は、入力と出力コンテンツの語彙の重複を直接計算するためにn-gramを使用していました．
Q: 合成データに関するフィデリティの概念と、言語モデルのパフォーマンスへの影響について説明していただけますか？
A: 合成データの忠実度は、言語モデルの性能に直接影響を与える重要な概念です．忠実度は、合成データが元のデータセットや知識ベースとどれだけ一致しているかを示します．言語モデルが訓練される際に使用されるデータが、実際のデータや知識に忠実であれば、モデルが生成する情報や応答もより正確で信頼性が高くなります．逆に、合成データが元のデータや知識と乖離している場合、モデルが誤った情報や誤った応答を生成する可能性が高まります．そのため、合成データの忠実度を高めることは、言語モデルの性能向上に不可欠です．
Q: 合成データに偏りがなく、言語モデルにバイアスを持ち込まないようにするために、どのような対策が取られているのか？
A: 合成データが偏りなく、言語モデルにバイアスを導入しないようにするために取られる措置には、合成データの再構築、評価汚染の検出技術の開発、内部で保護された評価ベンチマークの作成と維持などが含まれます．
Q: 言語モデルを学習するための合成データの有効性を、実世界のデータと比較してどのように判断しますか？
A: 合成データは、実際のデータと比較して、言語モデルのトレーニングにおいて効果的であるかどうかを判断するためには、数学的推論や数学的ターゲットの事前トレーニングデータを使用することが重要です．これにより、数学関連のタスクでの性能向上が可能となります．また、合成データを使用することで、モデルのトレーニングにおいてより高度な評価汚染検出技術の開発が可能となります．
Q: 言語モデルのための合成データの分野で、今後どのような研究開発の方向性が考えられますか？
A: 将来の研究開発の方向性としては、合成データのスケーリング、より効率的なスケーラブルな監督の実現、AI技術の信頼性を向上させるための合成データによる監督メカニズムの促進などが挙げられます．
Q: 合成データの責任ある利用は、より強力で、包括的で、信頼できる言語モデルの構築にどのように貢献できるのか？
A: 合成データの責任ある使用は、より強力で包括的で信頼性のある言語モデルの構築に貢献することができます．合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することで、大規模で多様で高品質なデータセットの入手が困難な場合に有望な解決策となります．これにより、言語モデルの訓練に必要なデータの入手が容易になり、より多くのデータを使用してモデルを強化することが可能となります．また、合成データの使用により、プライバシーの懸念や高コストといった問題を回避しながら、より包括的で信頼性の高いモデルを構築することができます．
Q: 言語モデルのトレーニングに合成データを使用する際、研究者が従うべき特定のガイドラインやベストプラクティスはありますか？
A: 合成データを使用する際に研究者が従うべき特定のガイドラインやベストプラクティスは、合成データがベンチマークデータの再表現バージョンを含む可能性があるため、トークンレベルの汚染除去が無効になることがあることを考慮する必要があります．さらに、より高度な評価汚染検出技術の開発に加えて、モデル開発者が内部で保護された評価ベンチマークを作成および維持することをお勧めします．これらの独自のベンチマークは、漏洩を防ぎ、評価プロセスの完全性を確保するために慎重に保護されるべきです．
Q: 言語モデルのための合成データの生成と使用において、プライバシーの懸念はどのように考慮されるのか？
A: 合成データの生成と使用におけるプライバシー上の懸念は重要であり、個人情報を含まない匿名化されたデータセットを作成することでこれらの懸念に対処する取り組みが行われています．
Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
著者：Tsendsuren Munkhdalai, Manaal Faruqui, Siddharth Gopal
発行日：2024年04月10日
最終更新日：2024年04月10日
URL：http://arxiv.org/pdf/2404.07143v1
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural and Evolutionary Computing
概要：
この作品は、Transformerベースの大規模言語モデル（LLM）を無限に長い入力にスケーリングする効率的な方法を紹介しています．提案されたアプローチの重要な要素は、Infini-attentionと呼ばれる新しい注意技術です．Infini-attentionは、バニラの注意メカニズムに圧縮メモリを組み込み、単一のTransformerブロックにマスクされたローカル注意と長期線形注意メカニズムを構築します．私たちは、1Bおよび8BのLLMを使用して、長いコンテキスト言語モデリングのベンチマーク、1Mシーケンス長のパスキーコンテキストブロックの取得、および500K長の本の要約タスクで、私たちのアプローチの効果を実証しています．私たちのアプローチは、最小限の有界メモリパラメータを導入し、LLMの高速ストリーミング推論を可能にします．
Q&A:
Q: インフィニ・アテンション・テクニックがどのように機能するのか、従来のアテンション・メカニズムとどう違うのか、もう少し詳しく説明してもらえますか？
A: Infini-attentionは、従来のアテンションメカニズムと比較して、長期的な圧縮メモリと局所的な因果関係に注目することで、長いおよび短い範囲の文脈依存関係を効率的にモデル化する実用的かつ強力なアテンションメカニズムを導入します．Infini-attentionは、標準のスケーリングされたドット積アテンションに最小限の変更を加え、長いシーケンスに対して固定された局所アテンションウィンドウを持つセグメントレベルのストリーミング計算を可能にすることで、トレーニング中に観測された以上の長さの入力に対処します．Infini-attentionは、グローバルな圧縮メモリと局所的な細かい状態を持つことで、各アテンションレイヤーが両方の状態を持つように設計されています．これにより、Infini-attentionは、局所的なおよびグローバルなコンテキスト状態を計算し、それらを出力に組み合わせます．
Q: トランスフォーマーに基づく大規模言語モデルを無限に長い入力に拡張するという課題に、あなたの提案するアプローチはどのように対処するのですか？
A: 提案されたアプローチは、新しいアテンション技術であるInfini-attentionを導入することで、Transformerベースの大規模言語モデル（LLMs）を無限に長い入力にスケーリングする課題に取り組んでいます．Infini-attentionは、バニラアテンションメカニズムに圧縮メモリを組み込み、マスクされたローカルアテンションと長期線形アテンションメカニズムを単一のTransformerブロックに組み込んでいます．この微妙だが重要な変更により、既存のLLMsを無限に長いコンテキストに拡張し、継続的な事前トレーニングと微調整を可能にしています．
Q: アテンション・メカニズムに組み込まれた圧縮記憶について、もう少し詳しく教えてください．
A: 圧縮メモリは、入力シーケンスの長さとは無関係に、一定数のパラメータを維持して情報を格納し、後で取り出すことができるようにするための技術です．これにより、メモリのサイズが入力の長さに比例して増加する必要がなくなり、有界のストレージと計算コストで情報を保持および再生することが可能となります．新しい情報は、後で取り出すことができるようにメモリのパラメータを変更することで追加されます．現在の状態では、LLMsは、シンプルさと品質のバランスを取った効果的で実用的な圧縮メモリ技術をまだ見ていません．
Q: 1つのトランスフォーマーブロックの中で、マスクされた局所的注意と長期の直線的注意のメカニズムは、あなたのアプローチの効率にどのように貢献していますか？
A: マスクされたローカルアテンションと長期線形アテンションメカニズムが、単一のTransformerブロック内で組み込まれることにより、アプローチの効率性に貢献します．これらのメカニズムにより、モデルは長期的な依存関係をキャプチャし、局所的な情報を遮断することで計算効率を向上させることができます．具体的には、マスクされたローカルアテンションは、入力シーケンス内の近隣のトークンにのみ注意を払うことで、不要な計算を削減し、計算コストを低減します．一方、長期線形アテンションは、遠く離れたトークン間の関係を捉えることで、モデルの性能を向上させます．
Q: アプローチの有効性を示すために、具体的にどのようなベンチマークやタスクを用いましたか？
A: 私たちは、長い文脈の言語モデリング、1M長さのパスキーコンテキストブロックの取得、および500K長さの書籍要約タスクを使用しました．
Q: あなたのアプローチの結果は、ロングコンテキストの言語モデリングを扱う他の方法と比べてどうですか？
A: 私たちのアプローチは、長いコンテキスト言語モデリングを扱う他の方法と比較して、非常に優れた結果を示しました．特に、我々のモデルは、Memorizing Transformers（Wu et al.、2022）と同様のセットアップを持ち、12層と8つのアテンションヘッド、それぞれの次元が128で、隠れ層が4096のFFNを持っています．また、我々はAdafactorオプティマイザーを使用し、学習率を0.01に設定しました．さらに、我々のアプローチは、線形ウォームアップとコサイン減衰を組み合わせた学習率スケジュールを使用し、メモリを節約するために各セグメント後に勾配チェックポイントを適用しました．バッチサイズは64であり、LLM実験では、継続的な事前トレーニングとタスクの微調整中に学習率を0.0001に設定しました．
Q: あなたのアプローチで導入された最小限のメモリパラメータについて詳しく教えてください．
A: 私たちのアプローチは、最小限の境界付きメモリパラメータを導入しました．これにより、LLMの高速なストリーミング推論が可能となります．メモリパラメータは、情報を格納するために更新規則で変更され、その後メモリ読み取りメカニズムを介して取得されます．
Q: どのようにして大規模言語モデルの高速ストリーミング推論を可能にするのですか？
A: 私たちのアプローチは、極めて長い入力をストリーミング形式で処理することにより、大規模言語モデルに高速なストリーミング推論を可能にします．これにより、有界メモリと計算リソースを用いて、Transformer LLMsを無限に長いコンテキストにスケーリングすることができます．
Q: 考慮すべきアプローチの潜在的な限界や欠点は何か？
A: 私たちのアプローチの潜在的な制限や欠点は、圧縮メモリモジュールをバニラのドット積注意層に統合することで、LLMが有界メモリと計算リソースで無限に長いコンテキストを処理できるようにするという点にあります．この変更は重要ですが微妙であり、アプローチの汎化能力を示していますが、まだ十分に検証されていません．さらに、我々のアプローチは、長いコンテキストの言語モデリングベンチマークや書籍要約タスクでベースラインを上回ることを示していますが、他のタスクやデータセットにおいても同様の効果があるかどうかは不明です．
THOUGHTSCULPT: Reasoning with Intermediate Revision and Search
著者：Yizhou Chi, Kevin Yang, Dan Klein
発行日：2024年04月09日
最終更新日：2024年04月09日
URL：http://arxiv.org/pdf/2404.05966v1
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence
概要：
THOUGHTSCULPTは、出力を構成要素に分解できるタスクのための一般的な推論および検索方法を提案しています．THOUGHTSCULPTは、Monte Carlo Tree Search（MCTS）を使用して潜在的な解の検索木を探索し、1つのアクションずつ解を構築し、ドメイン固有のヒューリスティックに従って評価します．実際には、LLM評価器として単純なものが多いです．重要なのは、THOUGHTSCULPTのアクションスペースには修正アクションが含まれていることです．つまり、THOUGHTSCULPTは、以前の出力の一部を修正することを選択することができます．これにより、残りの出力を構築する代わりに修正することができます．経験的には、THOUGHTSCULPTは、3つの難しいタスクで最先端の推論方法を上回る性能を発揮します．これらのタスクには、ストーリーアウトラインの改善（興味深さが最大30％向上）、ミニクロスワードの解決（単語の成功率が最大16％向上）、および制約付き生成（概念カバレッジが最大10％向上）が含まれます．
Q&A:
Q: THOUGHTSCULPTがモンテカルロ木探索を使って、どのように潜在的な解の探索木を探索するのか、もう少し詳しく教えてください．
A: THOUGHT SCULPTは、Monte Carlo Tree Search（MCTS）を使用して潜在的な解の探索木を探索します．MCTSを使用することで、THOUGHT SCULPTは1つのアクションずつ解を構築し、ドメイン固有のヒューリスティックに従って評価します．具体的には、LLM評価器がよく使用されます．重要な点は、アクションスペースに修正アクションが含まれていることです．THOUGHT SCULPTは、以前の解の一部を修正することを選択することができます．この修正により、基礎となるモデルアーキテクチャに変更や更新が必要になる場合があります．
Q: THOUGHTSCULPTは、ドメイン固有のヒューリスティックに従って、どのように潜在的な解決策を評価するのでしょうか？
A: THOUGHT SCULPTは、ドメイン固有のヒューリスティックに従って潜在的な解を評価します．具体的には、THOUGHT SCULPTはMonte Carlo Tree Search（MCTS）を使用して解の検索木を探索し、1つのアクションずつ解を構築し、ドメイン固有のヒューリスティックに従って評価します．実際には、しばしば単純なLLM評価器が使用されます．アクションスペースには、修正アクションも含まれており、THOUGHT SCULPTは以前の手法の一部を修正することができます．
Q: 推論の過程でTHOUGHTSCULPTが選択する修正アクションの例を教えてください．
A: THOUGHT SCULPTは、前の出力の一部を修正することを選択することがあります．このような修正アクションには、前の出力の一部を変更したり、追加したりすることが含まれます．
Q: THOUGHTSCULPTは、ストーリーアウトラインの改善、ミニクロスワードの解決、制約生成のタスクにおいて、最新の推論手法をどのように凌駕するか？
A: THOUGHTSCULPTは、ストーリーアウトラインの改善、ミニクロスワードの解決、および制約生成のタスクにおいて、最先端の推論手法を上回る方法である．クロスワード解法では最大16%の単語成功率の向上、制約生成では最大10%の概念カバレッジの向上を示している．
Q: THOUGHTSCULPTを使った実証テストでは、具体的にどのような面白さ、単語成功率、概念カバー率の向上が見られましたか？
A: THOUGHT SCULPTによる実験では、以下の改善が観察されました．ストーリーのアウトライン改善では、最大30%の面白さの向上が見られました．ミニクロスワードの解決では、最大16%の単語成功率の向上が観測されました．そして、制約付き生成では、最大10%の概念カバレッジの向上が観察されました．
Q: THOUGHTSCULPTは、コンポーネントに分解できる出力を持つタスクをどのように扱うのですか？
A: THOUGHTSCULPTは、出力を構成要素に分解できるタスクを処理する際に、候補ノードのセットを生成するために、タスクの説明、現在の解決策、および評価フィードバックを活用します．また、THOUGHTSCULPTには意思決定シミュレータが備わっており、より深いレイヤーで意思決定をシミュレートし、その後、現在の意思決定のスコアを更新することができます．
Q: THOUGHTSCULPTが推論や検索タスクで成功している主な理由は何ですか？
A: THOUGHT SCULPTの成功に貢献する主な特徴は、成熟した推論能力、探索の異なるレベル、最適な解決策を導くための自己修正能力です．具体的には、Story Outline Improvementでは最大30%の面白さの向上、Mini-Crosswords Solvingでは最大16%の単語成功率の向上、Constrained Generationでは最大10%の概念カバレッジの向上が見られます．これらの特徴により、THOUGHT SCULPTは最先端の推論戦略を上回る性能を発揮しています．
Q: THOUGHTSCULPTは、残りのアウトプットを作り続けるのではなく、以前のアウトプットの一部を修正するタイミングをどのように決めているのですか？
A: THOUGHT SCULPTは、以前の出力の一部を修正するか、残りの出力を続けるかを決定する際に、修正アクションを含む行動空間を使用します．具体的には、Monte Carlo Tree Search（MCTS）を使用して潜在的な解の探索木を探索し、1つのアクションずつ解を構築し、ドメイン固有のヒューリスティックに従って評価します．修正アクションは、以前の出力の一部を修正するかどうかを決定するために使用され、THOUGHT SCULPTはこのアクションを選択します．
Q: THOUGHTSCULPTが特定のタイプのタスクやドメインで直面する制限や課題はありますか？
A: THOUGHT SCULPTは、特定のタスクやドメインにおいて、適応できない場合や課題に直面する可能性があります．例えば、THOUGHT SCULPTは、既存のデータやパターンに基づいていない新しい情報やコンセプトに対応する際に限界を示すことがあります．また、複雑な多段階の推論や創造的な発想が必要な課題において、THOUGHT SCULPTの性能が限定される可能性があります．
Physics of Language Models: Part 3.3, Knowledge Capacity Scaling Laws
著者：Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li
発行日：2024年04月08日
最終更新日：2024年04月08日
URL：http://arxiv.org/pdf/2404.05405v1
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence, Machine Learning
概要：
スケーリング法則は、言語モデルのサイズとその能力の関係を記述します．従来の研究とは異なり、モデルの能力を損失やベンチマークで評価するのではなく、モデルが保存する知識ビットの数を推定します．私たちは、Wikipediaページからの（USA、capital、Washington D.C.）などのタプルとして表現されること実知識に焦点を当てています．複数の制御されたデータセットを通じて、言語モデルはパラメータごとに2ビットの知識を保存できることを確立しました．さらに、このような知識はダウンストリームアプリケーションで柔軟に抽出することができます．その結果、私たちの推定に基づくと、7Bモデルは14Bビットの知識を保存でき、英語のWikipediaと教科書を合わせたものを上回ります．
さらに、（1）トレーニング期間、（2）モデルアーキテクチャ、（3）量子化、（4）MoEなどのスパーシティ制約、および（5）データの信号対ノイズ比がモデルの知識保存容量にどのように影響するかに関する12の結果を提示しています．注目すべき洞察には、以下が含まれます．
- ロータリー埋め込みを備えたGPT-2アーキテクチャは、特に短い間隔で、LLaMA/Mistralアーキテクチャを上回るか、さらに優れた知識保存能力を持っていること．
- LLaMA/Mistralアーキテクチャは、GatedMLPを使用しており、安定性が低くトレーニングが難しいため、知識保存能力において特に短いトレーニング期間で優れています．
- トレーニングデータにドメイン名（例：wikipedia.org）を追加することは、モデルの知識容量を大幅に増やす効果があります．言語モデルは、知識が豊富なドメインを自律的に特定し、優先順位付けすることで、その保存容量を最適化することができます．
Q&A:
Q: スケーリングの法則は、言語モデルのサイズとその能力の関係をどのように説明するのか？
A: スケーリング法則は、言語モデルのサイズとその能力との関係を記述します．これにより、モデルが保持できる知識ビット数を推定し、例えばWikipediaページからのタプル（USA、capital、Washington D.C.など）として表現されること実知識に焦点を当てます．複数の制御されたデータセットを通じて、言語モデルはパラメータごとに2ビットの知識を保持できることが確立され、これらの知識は下流のアプリケーションで柔軟に抽出できます．その結果、70億のモデルは、推定に基づいて英語のWikipediaと教科書を合わせた14億ビットの知識を保持でき、トレーニング期間、モデルアーキテクチャ、量子化、MoEなどのスパーシティ制約、データの信号対ノイズ比などに関する12の結果を提示します．
Q: 過去の研究では、モデルの能力は通常どのように評価されており、この研究で取られているアプローチとはどのように異なりますか？
A: 従来の研究では、モデルの能力は通常、モデルのサイズやトレーニングに必要な時間/データ量などに基づいて評価されてきました．一方、この研究では、モデルの能力を評価する際に、従来の方法とは異なり、合成データセットを使用しており、これにより実世界のベンチマークとの比較における懸念が排除され、より柔軟で正確なプレイグラウンドが提供されています．
Q: この研究では、モデルの知識ビット数はどのように見積もられているのか？
A: この研究では、モデルが格納する知識ビット数は、モデルのパラメータごとの知識の複雑さを評価することによって推定されます．具体的には、モデルの訓練可能なパラメータと知識のビット複雑性の下限を比較することで、知識の格納効率を評価しています．例えば、100Mのパラメータを持つモデルが220Mビットの知識を格納している場合、その容量比率は2.2 = \frac{220M}{100M} ビット/パラメータとなります．また、モデルの容量比率には明らかな上限もあります．例えば、int8パラメータを使用するモデルの容量比率は8を超えることはできません．
Q: この研究では、どのような種類の事実知識に焦点を当て、それをどのように表現しているのか．
A: この研究では、事実知識が重点的に扱われており、それはタプルとして表現されています．タプルは(name, attribute, value) = (n, a, v)の形を取り、例えばn=”Anya”, a=”birthday”, v=”Oct 2, 1996″となります．
Q: 言語モデルは、int8に量子化されたとしても、1パラメータあたり何ビットの知識を保存できるのか？
A: 言語モデルは、1つのパラメータあたり2ビットの知識を格納できます．この知識は、int8に量子化されていても同様です．
Q: 下流のアプリケーションのために、言語モデルからどのように知識を抽出するのか？
A: 言語モデルから知識を抽出するために、ファインチューニングタスクが適用されます．このプロセスでは、モデルが学習した知識を特定の下流タスクに適用できるかどうかを検証します．
Q: 本研究での推定に基づくと、7Bモデルの知識蓄積能力は、英語版ウィキペディアと教科書を合わせたものと比べてどうなのだろうか？
A: この研究によると、7Bモデルは推定に基づいて、英語のWikipediaと教科書を合わせた知識の保存容量を上回ることができます．
Q: この研究で提示されている、モデルの知識蓄積能力に影響を与える要因は何ですか？
A: この研究で提示されたモデルの知識保存容量に影響を与える要因には、モデルのサイズ、深さ、幅、データサイズ、タイプ（合成/半合成）、ハイパーパラメータ（名前/値の長さ、属性の数、値の多様性）などが含まれます．
Q: GPT-2アーキテクチャーはLLaMA/Mistralアーキテクチャーと比較して、特にトレーニング時間が短い場合の知識蓄積においてどうでしょうか？
A: GPT-2アーキテクチャは、短いトレーニング期間においても、LLaMA/Mistralアーキテクチャと比較して知識の蓄積において優れていることが示されています．特に、GPT-2アーキテクチャは、rotary embeddingを使用することで、LLaMA/Mistralアーキテクチャを上回ることがあります．LLaMA/MistralはGatedMLPを使用しており、これは安定性が低くトレーニングが難しいため、GPT-2アーキテクチャが知識の蓄積において有利になる傾向があります．
Q: この研究の結果によると、トレーニングデータにドメイン名（例：wikipedia.org）を前置することが、モデルの知識容量にどのような影響を与えるのか？
A: この研究の結果によれば、トレーニングデータにドメイン名（例：wikipedia.org）を付加することは、モデルの知識容量に大きな影響を与えます．特に、有用な知識を特定するために特別なトークンを前置することで、モデルは高品質のデータを自律的に識別し、その学習を優先させることができます．このようなアプローチにより、モデルは有用なデータを効果的に学習し、知識容量を向上させることができます．
Multilingual Large Language Model: A Survey of Resources, Taxonomy and Frontiers
著者：Libo Qin, Qiguang Chen, Yuhang Zhou, Zhi Chen, Yinghui Li, Lizi Liao, Min Li, Wanxiang Che, Philip S. Yu
発行日：2024年04月07日
最終更新日：2024年04月07日
URL：http://arxiv.org/pdf/2404.04925v1
カテゴリ：Computation and Language
概要：
マルチリンガル大規模言語モデルは、複数の言語でのクエリを処理および応答するために強力な大規模言語モデルを使用することができ、多言語自然言語処理タスクで顕著な成功を収めています．これらのブレークスルーにもかかわらず、この分野における既存のアプローチや最近の進展をまとめた包括的な調査がまだ不足しているという課題が残っています．この論文では、この問題に取り組み、最近の進歩や新興トレンドをまとめた統一的な視点を提供するために、マルチリンガル大規模言語モデル（MLLMs）の文献に関する徹底的なレビューを行います．この論文の貢献は以下のようにまとめることができます：（1）初の調査：私たちの知る限り、多言語アライメントに基づいてMLLMs研究分野における徹底的なレビューを行い、初めてのステップを踏みます；（2）新しい分類法：MLLMsの現在の進捗状況をまとめるための新しい統一的な視点を提供します；（3）新たなフロンティア：いくつかの新興フロンティアを強調し、それに伴う課題について議論します；（4）豊富なリソース：関連する論文、データコーパス、リーダーボードなど、豊富なオープンソースリソースを収集します．さらに、関連する論文、データコーパス、リーダーボードなどの豊富なオープンソースリソースを収集し、コミュニティに迅速なアクセスを提供し、MLLMsにおける画期的な研究を促進することを願っています．私たちの研究が、多言語自然言語処理分野における最近の進展や新興トレンドを理解するのに役立つことを願っています．
Q&A:
Q: 多言語の問い合わせに対応するために、多言語大規模言語モデルによって達成されたブレークスルーの詳細を教えてください．
A: 多言語大規模言語モデルは、複数の言語でのクエリの処理と応答において強力な大規模言語モデルを使用することが可能であり、多言語自然言語処理のタスクにおいて顕著な成功を収めています．これらのモデルは、複数の言語に対応するために、異なる言語間の関係や特性を学習し、それに基づいてクエリに適切に応答することができます．また、これらのモデルは、異なる言語間での情報の共有や転移学習を可能にし、多言語環境における効率的なコミュニケーションを実現しています．
Q: 多言語ラージ・ランゲージ・モデルの分野で、既存のアプローチや最近の開発について包括的な調査を実施しようと思った動機は何ですか？
A: 多言語大規模言語モデルの既存のアプローチと最近の開発について包括的な調査を行う動機は、この分野における進歩と新しいトレンドを要約し、統一された視点を提供することであり、多言語アライメントに基づいてMLLMs研究分野における包括的なレビューを行い、現在の進捗状況を要約する新しい統一された視点を提供し、いくつかの新興分野を強調し、それに伴う課題について議論し、関連する論文やデータなどの豊富なオープンソースリソースを収集するためである．
Q: 多言語ラージ・ランゲージ・モデルに関する文献の最近の進展や新たな傾向をまとめるにあたり、どのようなアプローチでレビューを行ったのですか？
A: 最近の進歩と新興トレンドを要約するために、多言語大規模言語モデル（MLLMs）文献の包括的な調査を行いました．具体的には、多言語アライメントの観点からMLLMsの新しい分類法を提供し、研究者がMLLMsの進歩を理解するための統一された視点を提供しました．さらに、MLLMsにおける新興トレンドやフロンティア、それに伴う課題を強調しました．この作業が研究を促進し、MLLMs文献におけるさらなる突破口を生むことを願っています．
Q: あなたの論文が、多言語アライメントに基づく多言語大規模言語モデル研究分野における最初の調査であることの意義を説明していただけますか？
A: この論文が多言語アライメントに基づいて多言語大規模言語モデル（MLLMs）研究分野で初めての調査であることの重要性は、多言語アライメントに焦点を当てることで、既存のアプローチや最近の進展を包括的にまとめ、統一された視点を提供することができる点にあります．このようなアプローチにより、研究者はMLLMsの進歩を理解するための統一された視点を得ることができ、新たな洞察や研究の方向性を示すことができます．
Q: 多言語ラージ・ランゲージ・モデルの現在の進捗状況をまとめるにあたって、どのような新しい分類法を提示しましたか？
A: 私たちは、多言語大規模言語モデル（MLLMs）の進行状況を要約するために新しい分類法を提供しました．この分類法は、研究者がMLLMsの進歩を理解するための統一された視点を提供することができます．
Q: 論文で強調されている新たなフロンティアと、それに対応する課題について詳しく教えてください．
A: 論文で強調された新興分野には、文脈に即した学習、思考の連鎖推論、計画などが含まれます．これらの分野における主な課題は、モデルの大規模性、データの多様性、計算リソースの必要性などです．
Q: 関連論文、データコーパス、リーダーボードなど、どのような豊富なオープンソースリソースを集めましたか？また、それらが研究コミュニティにどのように役立つと思いますか？
A: 私たちは、関連する論文、データコーパス、およびリーダーボードを含む豊富なオープンソースリソースを収集しました．これらのリソースは、コミュニティに迅速なアクセスを提供し、MLLMsにおける画期的な研究を促進することができると考えています．
Q: 多言語大規模言語モデルへの迅速なアクセスを提供し、コミュニティ内での画期的な研究に拍車をかけることをどのように想定していますか？
A: 私たちの研究は、コミュニティに迅速なアクセスを提供し、MLLMsにおける画期的な研究を促進することが期待されます．これにより、既存のアプローチや最近の進展を包括的にまとめた包括的な調査が提供され、MLLMsの文献における最近の進歩や新興トレンドが統一的な視点から提供されます．このような取り組みにより、研究者や開発者は迅速に最新の情報にアクセスでき、新たな研究の方向性や可能性を探ることができるでしょう．
Q: 多言語ラージ・ランゲージ・モデル分野の研究者や実務家にとって、あなたの論文の重要な要点や示唆は何ですか？
A: この論文の主な要点や意義は、多言語大規模言語モデルの分野における研究者や実務家にとって、MLLMの進歩を理解するための新しい分類法を提供し、MLLMの進化を把握するための統一された視点を提供することです．また、新興トレンドやフロンティア、それに伴う課題を強調し、MLLMの研究を促進し、より多くの突破口を切り開くことを期待しています．
Verifiable by Design: Aligning Language Models to Quote from Pre-Training Data
著者：Jingyu Zhang, Marc Marone, Tianjian Li, Benjamin Van Durme, Daniel Khashabi
発行日：2024年04月05日
最終更新日：2024年04月05日
URL：http://arxiv.org/pdf/2404.03862v1
カテゴリ：Computation and Language
概要：
人間が大規模言語モデル（LLMs）の流暢な世代を信頼するためには、信頼できる外部情報源に対して正確性を検証できる必要があります．最近の取り組みでは、取得した文書や事後の出典を引用することで検証可能性を高めることを目指しています．しかし、このような引用は誤りを犯しやすく、その検証可能性をさらに複雑にします．これらの制限に対処するために、私たちは異なる哲学で検証可能性の目標に取り組みます：信頼できる情報源からの文を事前トレーニングデータで引用するモデルを開発することで、検証プロセスを簡略化します．私たちはQuote-Tuningを提案し、LLMsを整列させて記憶された情報を活用し、事前トレーニングデータから引用することを実証しています．Quote-Tuningは、効率的なメンバーシップ推論ツールを使用して大規模なコーパスに引用を定量化し、引用の量を暗黙の報酬信号として使用して、人間の注釈なしで引用のための合成的な優先データセットを構築します．次に、ターゲットモデルは、引用を行うための優先度最適化アルゴリズムを使用して整列されます．実験結果は、Quote-Tuningが引用を大幅に増やすことを示しています．さらに、実験結果は、Quote-TuningがLLMの生成において高品質な事前トレーニング文書からの引用を55％から130％増加させることを示し、応答品質を維持しながら、引用を一般化し、異なるタスクに適用可能であり、真実性に追加の利点を提供することを示しています．Quote-Tuningは、引用を増やすだけでなく、LLMの信頼性を向上させるための検証可能性を向上させる手間のかからない方法として機能します．
Q&A:
Q: Quote-Tuningは、どのようにLLMを調整し、記憶された情報を活用し、事前学習データから引用するのか？
A: QUOTE-TUNINGは、LLMsを整列させ、記憶された情報を活用し、事前トレーニングデータから引用することを可能にします．まず、事前トレーニングデータからの引用を好むようにLLMsを整列させます．次に、生成された応答から引用に関する好みのデータセットを合成し、それに基づいてモデルを引用するように整列させます．このプロセスは、好みの最適化アルゴリズムを適用することで行われます．つまり、QUOTE-TUNINGは、LLMsを引用するように整列させ、自動フィードバックを通じて、人間の注釈を必要とせずに行う方法です．
Q: 効率的なメンバーシップ推論ツールを使って、大規模なコーパスに対してどのように引用を定量化するか？
A: 引用チューニングは、大規模なコーパスに対して効率的なメンバーシップ推論ツールを用いて引用をどのように定量化するかを行います．まず、事前トレーニングデータから応答を生成し、望ましいコーパスから引用された量に基づいて応答をランク付けすることで、引用に関する合成参照データセットを作成します．次に、この合成参照データセットに対して好み最適化アルゴリズム（例：直接好み最適化）を適用することで、モデルを引用に合わせます．
Q: Quote-Tuningは、引用の量を暗黙の報酬シグナルとしてどのように利用し、引用のための合成嗜好データセットを構築するのか？
A: QUOTE-TUNINGは、引用の量を暗黙の報酬信号として使用し、引用のための合成的な優先度データセットを構築します．具体的には、QUOTE-TUNINGは、事前トレーニングデータからの引用を最大化するために、応答をランク付けして合成的な優先度データセットを作成します．
Q: Quote-Tuningは、プリファレンス最適化アルゴリズムを用いて、どのようにターゲットモデルを見積りに合わせるのか？
A: QUOTE-TUNINGは、事前にトレーニングされたLLMから応答を生成し、望ましいコーパスからの引用量に基づいて応答をランク付けすることで引用のための優先度データセットを合成します．最終的に、QUOTE-TUNINGは、合成された参照データセットに対して優先度最適化アルゴリズム（例：直接優先度最適化）を適用することで、モデルを引用するように整列させます．
Q: 高品質な事前トレーニング文書から逐語的に引用されたLLM生成の増加率という点で、実験結果はどうだったのでしょうか？
A: 実験結果では、高品質な事前トレーニング文書からのLLM生成の引用率が、未調整の文書に比べて55%から130%相対的に増加したことが示されました．
Q: Quote-Tuningは、ドメイン外のデータや異なるタスクに対して、どのように見積もりを一般化するのか？
A: QUOTE-TUNINGは、異なるドメインのデータや異なるタスクにおいても引用を一般化することができます．これは、元のモデルと比較して同様の回答適切さを維持しながら、引用の傾向を学習し、異なるドメインやタスクに適用可能であることを示しています．
Q: クォート・チューニングがもたらす、真実性へのさらなるメリットとは？
A: QUOTE-TUNINGは、真実性を向上させるだけでなく、検証可能性を高めることによって真実性を向上させる追加の利点を提供します．
Q: Quote-Tuningは検証可能性を向上させ、LLMの信頼性をどのように向上させるのか？
A: 引用チューニングは、信頼性の高い情報源からの引用を通じて、LLMの信頼性を向上させることができます．これは、引用された情報が信頼性が高いため、モデルがより正確な情報に基づいて回答を生成することができるからです．また、引用チューニングにより、モデルはより慎重になり、回答を拒否する傾向が増加するため、真実性が向上します．さらに、引用チューニングは、検証性を向上させることで、LLMの信頼性を高める新たな手段を開拓することができます．
Q: クォート・チューニングを導入する際に直面する限界や課題は何ですか？
A: QUOTE-TUNINGの実装における制限や課題には、QUOTE-TUNINGが信頼できる情報源（例：Wikipedia）からの引用を向上させることができる一方で、事前トレーニングコーパスから機密データ（例：電子メール、住所、電話番号）を取得することができるかどうかは不明であり、セキュリティへの影響は今後の研究に委ねられている．また、QUOTE-TUNINGは、人間と機械の信頼関係を構築するために、モデル生成の容易な検証を促進するLLMのパラメトリック知識を活用する有望な方向性を示しているが、まだ様々な課題が残されている．
Q: Quote-Tuningは、今後の研究において、どのように改善、発展させることができるのか？
A: 引用チューニングをさらに改善または拡張するためには、まず、引用の率と長さを同時に最大化することが重要です．これにより、より多くの情報を引用するだけでなく、より長い引用を生成することが可能となります．さらに、引用チューニングを非パラメトリック技術や検索増強生成などの他の手法と組み合わせることで、モデルの性能を向上させる可能性があります．また、引用チューニングが信頼できる情報源からの引用を改善することが示されていますが、機密データ（例：電子メール、住所、電話番号）を事前トレーニングコーパスから取得するためにも使用できるかどうかを検討することも重要です．セキュリティへの影響を考慮した研究が必要です．さらに、引用は引用元の属性を提供する自然なインターフェースを提供します．将来の研究では、引用元をシンボリックな方法で明確に示すことで、信頼性の高い、簡単に検証可能な引用を作成することができます．
Can Small Language Models Help Large Language Models Reason Better?: LM-Guided Chain-of-Thought
著者：Jooyoung Lee, Fan Yang, Thanh Tran, Qian Hu, Emre Barut, Kai-Wei Chang, Chengwei Su
発行日：2024年04月04日
最終更新日：2024年04月04日
URL：http://arxiv.org/pdf/2404.03414v1
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence
概要：
新しいフレームワークであるLM-Guided CoTを紹介します．このフレームワークは、軽量な言語モデル（LM）を活用して、ブラックボックスの大規模な（つまり、10B以上）LMを推論タスクで導くものです．具体的には、軽量なLMはまず各入力インスタンスに対して合理的な根拠を生成します．その後、凍結された大規模なLMは、軽量なLMによって生成された根拠に基づいてタスクの出力を予測するように促されます．このアプローチは、軽量なLMのトレーニングのみを必要とするため、リソース効率が高いと言えます．我々は、モデルを知識蒸留と合理的な報酬信号による強化学習を通じて最適化しています．我々は、マルチホップ抽出型質問応答（QA）ベンチマークであるHotpotQAと2WikiMultiHopQAで我々の手法を評価しています．実験結果は、我々のアプローチが回答予測の精度においてすべてのベースラインを上回っていることを示しています．また、強化学習がモデルがより質の高い根拠を生成し、QAのパフォーマンスを向上させるのに役立つこともわかりました．
Q&A:
Q: LM-GuidedのCoTフレームワークは、推論タスクにおいて大規模な言語モデルを導くために、どのように軽量言語モデルを活用するのか？
A: LM-Guided CoTフレームワークは、軽量言語モデル（LM）を使用して、大規模言語モデルを推論タスクでガイドすることによって利用します．具体的には、軽量LMはまず各入力インスタンスの根拠を生成します．その後、凍結された大規模LMは、軽量LMによって生成された根拠に基づいてタスクの出力を予測するように促されます．
Q: このフレームワークにおける軽量言語モデルと大規模言語モデルのサイズの違いは？
A: 軽量言語モデルと大規模言語モデルのサイズ差は、軽量言語モデルが1B未満であり、大規模言語モデルが10B以上である．
Q: LM-Guided CoT フレームワークにおいて、軽量 LM はどのようにして各入力インスタンスの理論的根拠を生成するのか？
A: 軽量LMは、各入力インスタンスに対して根拠を生成します．
Q: Frozen large LMは、Lightweight LMが生成した理論的根拠に基づいて、どのようにタスクの出力を予測するのだろうか？
A: 大きなLMは、軽量なLMによって生成された根拠に基づいてタスクの出力を予測します．具体的には、軽量なLMが各入力インスタンスのために根拠を生成し、その根拠に基づいて凍結された大きなLMがタスクの出力を予測するように促されます．
Q: 他の手法と比較して、LM-Guided CoTアプローチが資源効率に優れているのはなぜか？
A: LM-Guided CoTアプローチが他の方法と比較してリソース効率が高い理由は、軽量なLMを使用して大規模なLMを誘導することにあります．具体的には、軽量なLMが各入力インスタンスの根拠を生成し、その後、凍結された大規模なLMが観察された根拠に基づいてタスクの出力を予測するため、大規模なLMの計算リソースを最適化することができます．
Q: このフレームワークでは、知識抽出と強化学習によってモデルはどのように最適化されるのか？
A: このフレームワークでは、モデルは知識蒸留と強化学習を通じて最適化されます．知識蒸留では、軽量な言語モデルをトレーニングし、そのモデルを更新します．強化学習では、合理的志向とタスク志向の報酬信号から学習し、知識蒸留されたモデルをProximal Policy Optimization（PPO）を用いて更新します．
Q: LM-Guided CoT法の評価にはどのようなベンチマークが使用され、回答予測精度の観点からはどのような結果が得られたのか？
A: LM-ガイドCoT法は、EM、F1、および解答包含スコアのベンチマークを用いて評価された．その結果、LM-guided CoTプロンプトは標準プロンプトよりも解答包含スコアがわずかに高い（1-2%）ことが示された．さらに、LM-guided CoT prompting SCは、解答予測精度の点で、全ての設定において最高の性能を達成した．
Q: 強化学習は、LM-Guided CoTフレームワークにおいて、より質の高い理論的根拠を生成し、QAパフォーマンスを向上させることにどのように貢献するのか？
A: 強化学習は、モデルが高品質な根拠を生成し、QAのパフォーマンスを向上させるのに貢献します．具体的には、強化学習によって、モデルは追加の改善を達成し、根拠の品質とタスクのパフォーマンスが向上します．
Q: 最適化プロセスで使用される合理性志向の報酬シグナルとタスク志向の報酬シグナルの詳細を教えてください．
A: 最初に、入力（q、c）-出力（a）ペアから、M∗に対して対応する根拠r∗を生成するように指示します．生成プロセス中、アスペクト固有の報酬（Raspect）は、自動評価メトリクスから返されるすべての値を集計して測定されます．次に、r∗をMLに渡して回答予測a∗を取得し、予測された回答と正解回答の間のF1スコアを活用してタスク固有の報酬（RtaskAcc）を計算します．具体的には、以下のようになります：
RtaskAcc = egin{cases} 1 & ext{if } F1(a, a∗) > 0.5, \ 0 & ext{else.} \end{cases}
Q: LM-Guided CoTフレームワークは、大規模言語モデルの推論能力の向上にどのように貢献するのか？
A: LM-Guided CoTフレームワークは、軽量な言語モデル（LM）を使用して、大規模な言語モデルの推論タスクをガイドすることで、推論能力を向上させることに貢献します．具体的には、軽量なLMが各入力インスタンスの根拠を生成し、その後、凍結された大規模なLMは、軽量なLMによって生成された根拠に基づいてタスクの出力を予測するよう促されます．このアプローチは、軽量なLMのトレーニングのみを必要とするため、リソース効率的です．
Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology
著者：Gemma Team, Thomas Mesnard, Cassidy Hardin, Robert Dadashi, Surya Bhupatiraju, Shreya Pathak, Laurent Sifre, Morgane Rivière, Mihir Sanjay Kale, Juliette Love, Pouya Tafti, Léonard Hussenot, Aakanksha Chowdhery, Adam Roberts, Aditya Barua, Alex Botev, Alex Castro-Ros, Ambrose Slone, Amélie Héliou, Andrea Tacchetti, Anna Bulanova, Antonia Paterson, Beth Tsai, Bobak Shahriari, Charline Le Lan, Christopher A. Choquette-Choo, Clément Crepy, Daniel Cer, Daphne Ippolito, David Reid, Elena Buchatskaya, Eric Ni, Eric Noland, Geng Yan, George Tucker, George-Christian Muraru, Grigory Rozhdestvenskiy, Henryk Michalewski, Ian Tenney, Ivan Grishchenko, Jacob Austin, James Keeling, Jane Labanowski, Jean-Baptiste Lespiau, Jeff Stanway, Jenny Brennan, Jeremy Chen, Johan Ferret, Justin Chiu, Justin Mao-Jones, Katherine Lee, Kathy Yu, Katie Millican, Lars Lowe Sjoesund, Lisa Lee, Lucas Dixon, Machel Reid, Maciej Mikuła, Mateo Wirth, Michael Sharman, Nikolai Chinaev, Nithum Thain, Olivier Bachem, Oscar Chang, Oscar Wahltinez, Paige Bailey, Paul Michel, Petko Yotov, Pier Giuseppe Sessa, Rahma Chaabouni, Ramona Comanescu, Reena Jana, Rohan Anil, Ross McIlroy, Ruibo Liu, Ryan Mullins, Samuel L Smith, Sebastian Borgeaud, Sertan Girgin, Sholto Douglas, Shree Pandya, Siamak Shakeri, Soham De, Ted Klimenko, Tom Hennigan, Vlad Feinberg, Wojciech Stokowiec, Yu-hui Chen, Zafarali Ahmed, Zhitao Gong, Tris Warkentin, Ludovic Peran, Minh Giang, Clément Farabet, Oriol Vinyals, Jeff Dean, Koray Kavukcuoglu, Demis Hassabis, Zoubin Ghahramani, Douglas Eck, Joelle Barral, Fernando Pereira, Eli Collins, Armand Joulin, Noah Fiedel, Evan Senter, Alek Andreev, Kathleen Kenealy
発行日：2024年03月13日
最終更新日：2024年03月13日
URL：http://arxiv.org/pdf/2403.08295v1
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence
概要：
この作品は、Geminiモデルの研究と技術を用いて構築された最新の軽量なオープンモデルファミリーであるGemmaを紹介しています．Gemmaモデルは、言語理解、推論、安全性の学術的ベンチマークで強力なパフォーマンスを示しています．私たちは、2つのサイズのモデル（20億および70億のパラメータ）をリリースし、事前学習およびファインチューニングされたチェックポイントを提供しています．Gemmaは、18のテキストベースのタスクのうち11つで同様のサイズのオープンモデルを上回り、モデルの安全性と責任性の包括的な評価を提示し、モデル開発の詳細な説明も行っています．私たちは、LLMの責任あるリリースが、フロンティアモデルの安全性を向上させ、次世代のLLMイノベーションを可能にするために重要であると考えています．
Q&A:
Q: ジェンマのモデルが他のオープンモデルを上回っている具体的なベンチマークについて、もう少し詳しく教えてください．
A: ジェンマモデルは、数学のタスクやコーディングのベンチマークで特に優れたパフォーマンスを示しています．これらのタスクは、モデルの一般的な解析能力を評価するために使用され、ジェンマモデルは他のモデルよりも少なくとも10ポイント以上優れています．
Q: 20億パラメータと70億パラメータのジェンマモデルの主な違いは何ですか？
A: 2つのGemmaモデルの主な違いは、パラメータ数と計算制約にあります．2Bモデルは524,550,144のパラメータを持ち、1,981,884,416の非埋め込みパラメータを持っています．一方、7Bモデルは786,825,216のパラメータを持ち、7,751,248,896の非埋め込みパラメータを持っています．これにより、7Bモデルはより多くのパラメータを持ち、より高度な計算能力を持つことができます．
Q: ジェンマのモデルを特定のタスクに合わせて微調整するプロセスを教えてください．
A: Gemmaモデルを特定のタスクにファインチューニングするプロセスは、教師ありファインチューニング（SFT）と強化学習による人間フィードバック（RLHF）の2つのステージで構成されています．まず、テキストのみ、英語のみの合成データと人間が生成したプロンプト-レスポンスペアの混合物でGemma 2Bおよび7BをSFTでファインチューニングします．次に、ラベル付きの英語の選好データでトレーニングされた報酬モデルと、高品質のプロンプトに基づくポリシーを使用して、RLHFを行います．これらのステージは、モデルの出力の自動評価と人間の選好評価の向上に重要であることがわかっています．
Q: 開発中、ジェンマモデルの安全性と責任面をどのように確保していますか？
A: Gemmaモデルの安全性と責任の側面を開発中に確保するために、Geminiアプローチに従って事前トレーニングデータの偏りをフィルタリングし、AI安全ベンチマークを通じて安全性を評価し、内部のレッドチームを通じてリスクを理解し、モデルを厳格な倫理と安全性の評価にさらすことでリスクを軽減しています．
Q: ジェマモデルを作る上で直面した主な課題は何ですか？
A: Gemmaモデルを作成する際に直面した主な課題は、GoogleのGeminiモデルに基づいているため、Geminiモデルと同様のアーキテクチャ、データ、およびトレーニングレシピを使用する必要があったことです．Geminiモデルは、テキスト領域で強力な汎用能力を持ち、規模の大きな理解力と推論力を備えているため、これらの特性をGemmaモデルにも取り入れる必要がありました．
Q: この文章で言及されている安全性と責任に関する包括的な評価について、もう少し詳しく教えてください．
A: パッセージで言及されている安全性と責任の包括的な評価について、我々は幅広い定量的および定性的ベンチマークを通じてすべてのチェックポイントの徹底的な評価を提供しています．これには、機能による評価と平均スコアの評価が含まれます．また、標準的な学術的ベンチマークと人間の選好評価も行っています．さらに、モデルの安全で責任ある展開に対するアプローチについて詳細に議論しています．
Q: 言語理解と推論の観点から、ジェンマモデルのパフォーマンスをどのように定義し、測定しますか？
A: Gemmaモデルの言語理解と推論の性能は、様々な領域における性能向上を示しています．MMLU（64.3％）およびMBPP（44.4％）の結果は、Gemmaの高い性能と、公開されているLLMの性能における継続的な余地を示しています．
Q: ジェミニの研究と技術に基づくジェンマモデル開発の動機は何ですか？
A: Geminiの研究と技術に基づいたGemmaモデルの開発の動機は、Geminiモデルを作成するために使用された研究と技術から、軽量で最新のオープンモデルファミリーであるGemmaモデルを構築することにあります．Geminiモデルの性能が言語理解、推論、および安全性の学術的ベンチマークで強力であることが示されており、Gemmaモデルはコミュニティに潜在的な利益をもたらすと確信しています．
Q: ジェンマのモデルは、フロンティアモデルの安全性向上にどのように貢献しているとお考えですか？
A: Gemmaモデルは、フロンティアモデルの安全性向上に貢献すると考えられます．Gemini Research and Technologyに基づくGemmaモデルは、広範囲のドメインでのパフォーマンス向上を示し、対話、推論、数学、コード生成などの領域で優れた結果をもたらします．さらに、安全性ベンチマークテストにおいて競合他社を上回り、人間との比較評価でも優れた成績を収めています．これにより、Gemmaモデルは、安全性の向上において重要な役割を果たし、フロンティアモデルの安全性を向上させることが期待されます．
Q: ジェンマ・モデルのリリースが可能にする将来のイノベーションの可能性とは？
A: Gemmaモデルのリリースによって可能となる将来の革新は、テキスト領域における強力な汎用能力と、スケールでの最先端の理解力と推論スキルを備えたGeminiモデルファミリーと同様のアーキテクチャ、データ、トレーニングレシピを使用して、最大6TのトークンのテキストでGemmaモデルをトレーニングしたことにより、LLM革新の次の波を可能にします．
We are Who We Cite: Bridges of Influence Between Natural Language Processing and Other Academic Fields
著者：Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Mohamed Abdalla, Bela Gipp, Saif M. Mohammad
発行日：2023年10月23日
最終更新日：2023年10月23日
URL：http://arxiv.org/pdf/2310.14870v1
カテゴリ：Computation and Language, Digital Libraries
概要：
自然言語処理（NLP）は世界に大きな影響を与える可能性がある．しかし、重要な進歩は重大なリスクと手を組んでやってくる．これらのリスクに対処するには、さまざまな研究分野との幅広い関与が必要とされる．しかし、過去や現在のそのような関与の状態を調査した実証的な研究はほとんど行われていない．本論文では、23の研究分野とNLPの間の影響の程度を数量化している．約77,000件のNLP論文、NLP論文から他の論文への約310万件の引用、他の論文からNLP論文への約180万件の引用を分析した．我々は、提案された引用フィールド多様性指数（CFDI）によって測定されるNLPの異分野間の関与が、1980年の0.58から2022年の0.31（過去最低）に減少していることを示している．さらに、NLPはより孤立化しており、NLP論文への引用が増加し、分野間の橋渡しとなる論文が減少していることがわかった．NLPの引用はコンピュータサイエンスが支配しており、NLPの引用のうち言語学に対するものは8％未満、数学と心理学に対するものは3％未満である．これらの結果は、NLPがさまざまな分野との関与を考え直す必要性を強調している．
Q&A:
Q: 分野横断的なエンゲージメントを測る上で、引用分野多様性指数（CFDI）の意義を説明していただけますか？
A: 引用フィールド多様性指数（CFDI）は、異なる研究分野間の関与を測定するための重要な指標です．この指数は、特定の研究分野から他の分野への引用の多様性を示すものであり、値が1に近いほど、その分野が他の分野との関わりが豊かであることを示します．具体的には、CFDIは以下の式で定義されます：CFDI = 1 – Σ_{f \in fields} p_f^2、ここで、p_fは分野fの論文数xfを全引用数Nで割ったものであり、Xは全論文数Nで割ったものです．このように、CFDIは異なる研究分野との関与度を示す重要な数値であり、研究分野の影響力やイノベーションの促進において重要な役割を果たします．
Q: NLPの分野横断的な取り組みが年々減少している要因は何だとお考えですか？
A: NLPの異分野間の関与が減少した要因として、NLPの専門化と計算アプローチへの焦点が高まったことが挙げられます．これにより、NLPのシステムを社会に全体的に位置付ける作業が犠牲になりました．
Q: 分野間の架け橋となる論文をどのように定義しますか？また、なぜNLPにとってこのような論文を増やすことが重要なのでしょうか？
A: 論文が異なる分野の橋渡しとなるのは、その論文が複数の学術分野から引用されることを意味します．これにより、異なる分野の研究者がその論文にアクセスし、新しいアイデアや視点を取り入れることができます．NLPがこれらの橋渡し論文を増やすことが重要な理由は、NLPが他の分野との交流を通じてより多くの知識やアイデアを取り入れ、より多様な視点から問題に取り組むことができるからです．
Q: NLPにおけるコンピュータサイエンスの引用の支配は、その分野の発展と進歩にどのような影響を与えるのでしょうか？
A: コンピュータサイエンスの引用がNLPで支配的であることは、他の分野との関わりを欠いている可能性があることを示唆しています．これにより、NLPの発展と進歩が制限される可能性があります．例えば、言語学や心理学などの他の分野からの引用が少ないため、異なる視点やアプローチが欠如する可能性があります．さらに、他の分野との交流が少ないことで、新しいアイデアや革新が生まれにくくなる可能性があります．
Q: 言語学、数学、心理学の論文にNLPが引用される割合が低い理由を詳しく教えてください．
A: NLPの引用が言語学、数学、心理学の論文に対して低い割合である理由は、NLPの研究が主にコンピュータサイエンスに支配されているためです．数学と心理学の引用が増加しているのは、数学を重視した深層学習や大規模言語モデルの支配が増加しているためと考えられます．心理学の引用が増加しているのは、NLPアプリケーションでの行動、感情、幸福などの心理学的モデルの使用が増加しているためと考えられます．一方、言語学の引用が減少しているのは、数学の影響力が大幅に増加し、かつて言語学の影響力だった部分を取って代わっているためです．
Q: NLPがさまざまな分野との関わりを深めるには、どうすればいいでしょうか？
A: 私たちは、NLPがさまざまな分野との関与を向上させるために、より多くの架け橋論文を促進することを提案します．これにより、NLPは他の分野からのアイデアや革新を積極的に取り入れることができ、より多様な視点を取り入れることができます．また、NLPコミュニティ全体でのインターディシプリナリティの重要性を強調し、異なる分野からの知識や洞察を積極的に取り入れる文化を醸成する必要があります．
Q: NLPの分野横断的な関与を高めるための改革を実施する上で、どのような課題が予想されますか？
A: NLPの異なる分野との交流を増やすための変更を実施する際には、いくつかの課題が予想されます．まず第一に、CFDI（Citation Field Diversity Index）が過去最低の0.31に低下していることから、NLPがより孤立化していることが示されています．このような状況を改善するためには、異なる分野とのつながりを強化する必要があります．また、NLPの引用はコンピュータサイエンスに支配されており、言語学や数学、心理学などの分野への引用が非常に少ないことも課題となります．これらの分野との関係を改善するためには、NLPコミュニティ全体が異なる分野との協力を促進する取り組みが必要です．
Q: この研究結果は、分野としてのNLPの今後の方向性や成長にどのような影響を与えるとお考えですか？
A: この研究の結果は、NLPの将来の方向性と成長に大きな影響を与える可能性があります．具体的には、この研究によってNLPがどのような分野から影響を受けているか、どの程度影響を与えているかが明らかになります．これにより、NLPが他の分野との交流を通じてイノベーションを促進し、より多くの知見を取り入れることが重要であることが示されます．また、コンピューターサイエンスがNLPに最も影響を与えていることが明らかになったことから、今後は他の分野との連携を強化し、より幅広い視点からの研究を進める必要があるでしょう．
Q: 分析結果に基づいて、NLPの研究者に何か具体的な提言はありますか？
A: 研究者に対して、異なる分野からのアイデアや革新を積極的に取り入れることが重要であるという結果に基づいて、NLPの研究者は自分たちのコミュニティ外の研究に積極的に関与する必要があるかもしれません．特に、同じ規模の分野と比較して、NLPの分野内での引用割合が高いことが示されているため、機械翻訳などの分野は自分たちのニッチ以外の分野からの関連する研究と十分に関わっているかどうかを意識する必要があります．
Q: あなたの研究で提起された問題をよりよく理解し、対処するためには、さらにどのような研究が必要だと思いますか？
A: 研究の問題をよりよく理解し、対処するためには、さらなる研究が必要です．具体的には、異なる分野からのアイデアや革新を統合するための方法を模索する必要があります．また、研究の方向性を導くために他の研究分野との学際的な関与を促進することが重要です．これにより、特定の問題に対処するためにさまざまな分野の専門知識を統合することで短期的に多くの利点をもたらすだけでなく、異なる分野からのアイデアを融合することで新しい洞察や革新を生み出すことができます．
