대규모 언어 모델에서 계산 불가능한 추론을 효율적으로 처리하기

Belangrijkste concepten

대규모 언어 모델에서 자동회귀적 생성은 지식 압축을 제한하므로, 문장 계속, 채우기, 제약 생성 등 계산 불가능한 분포에서 샘플링이 필요하다. 이를 위해 GFlowNet 목적함수를 사용하여 언어 모델을 미세 조정하여 이러한 계산 불가능한 분포에서 효율적으로 샘플링할 수 있다.

Samenvatting

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서 계산 불가능한 추론 문제를 다룹니다. LLM은 자동회귀적 방식으로 학습되어 토큰 단위로 다음 토큰을 예측하는 것이 가능하지만, 문장 계속, 채우기, 제약 생성 등의 작업에서는 계산 불가능한 분포에서 샘플링해야 합니다.

이를 위해 저자들은 GFlowNet 목적함수를 사용하여 LLM을 미세 조정하는 방법을 제안합니다. GFlowNet은 주어진 보상 함수에 비례하여 객체를 샘플링하는 다양성 추구 강화 학습 알고리즘입니다. 저자들은 이를 통해 LLM이 계산 불가능한 분포에서 효율적으로 샘플링할 수 있도록 학습할 수 있다고 주장합니다.

실험 결과, GFlowNet 미세 조정은 문장 계속, 이야기 채우기, 주관성 분류, 산술 문제 해결 등의 작업에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였습니다. 특히 다양성 있는 샘플링과 데이터 효율성, 분포 외 일반화 등의 장점이 있었습니다.

Statistieken

대규모 언어 모델은 자동회귀적 방식으로 학습되어 토큰 단위로 다음 토큰을 예측하는 것이 가능하지만, 문장 계속, 채우기, 제약 생성 등의 작업에서는 계산 불가능한 분포에서 샘플링해야 한다.
이를 위해 GFlowNet 목적함수를 사용하여 LLM을 미세 조정하면 계산 불가능한 분포에서 효율적으로 샘플링할 수 있다.
GFlowNet 미세 조정은 문장 계속, 이야기 채우기, 주관성 분류, 산술 문제 해결 등의 작업에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.

Citaten

"Autoregressive large language models (LLMs) compress knowledge from their training data through next-token conditional distributions. This limits tractable querying of this knowledge to start-to-end autoregressive sampling."
"We address this limitation by using amortized Bayesian inference to sample from these intractable posteriors. Such amortization is algorithmically achieved by fine-tuning LLMs via diversity-seeking reinforcement learning algorithms: generative flow networks (GFlowNets)."
"Leveraging this approach, we empirically demonstrate the possibilities and benefits of learning to sample from intractable distributions over text continuations, latent reasoning chains, and tool use sequences using GFlowNet fine-tuning."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Amortizing intractable inference in large language models

by Edward J. Hu... om arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.04363.pdf

Diepere vragen

GFlowNet 미세 조정 방법을 더 큰 규모의 언어 모델에 적용했을 때 어떤 추가적인 장점이 있을까

GFlowNet 미세 조정 방법을 더 큰 규모의 언어 모델에 적용했을 때, 추가적인 장점이 있습니다. 더 큰 규모의 언어 모델은 더 많은 매개변수를 가지고 있기 때문에 더 많은 지식을 압축하고 있습니다. 이는 GFlowNet 미세 조정을 통해 더 많은 지식을 활용할 수 있음을 의미합니다. 더 큰 모델은 더 복잡한 작업에 대해 더 나은 성능을 발휘할 수 있으며, GFlowNet 미세 조정은 이러한 복잡한 작업에 대한 효율적인 해결책을 제공할 수 있습니다. 또한, 더 큰 모델에 GFlowNet을 적용하면 미세 조정된 모델이 더 많은 다양성을 가질 수 있으며, 데이터 효율성과 일반화 능력이 향상될 수 있습니다.

GFlowNet 미세 조정 방법의 탐색 문제를 해결하기 위한 방법은 무엇이 있을까

GFlowNet 미세 조정 방법의 탐색 문제를 해결하기 위한 방법으로는 다양한 접근 방법이 있습니다. 먼저, GFlowNet은 학습 과정에서 replay buffer를 활용하여 과거 트라젝토리를 활용함으로써 효율적인 탐색을 수행할 수 있습니다. 또한, GFlowNet은 다양한 소스에서 미니배치를 구성하여 학습 정책을 훈련하는데 사용할 수 있습니다. 이러한 다양한 소스에는 정책 자체, 현재 정책의 온화 버전, 과거 트라젝토리를 저장하는 replay buffer 등이 포함될 수 있습니다. 또한, GFlowNet은 학습 정책을 통해 전체 지식을 일치시킴으로써 보다 효율적인 탐색을 수행할 수 있습니다.

GFlowNet 미세 조정 방법을 다른 형태의 구조화된 추론 문제(예: 프로그램 합성, 계획)에 적용할 수 있을까

GFlowNet 미세 조정 방법은 다른 형태의 구조화된 추론 문제에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 프로그램 합성이나 계획과 같은 작업에 GFlowNet을 적용할 수 있습니다. 이러한 작업에서 GFlowNet은 구조화된 객체에 대한 사후 분포를 샘플링하는데 사용될 수 있습니다. 또한, GFlowNet은 다양한 구조화된 객체(예: 트리 또는 목록 구조의 상태)에 대한 확률적 추론 알고리즘으로 사용될 수 있습니다. 이를 통해 GFlowNet은 복잡한 추론 문제를 해결하는데 유용한 도구로 활용될 수 있습니다.