Collaborative LLM Numerical Reasoning with Local Data Protection
Created by
Haebom
Category
Empty
저자
Min Zhang, Yuzhe Lu, Yun Zhou, Panpan Xu, Lin Lee Cheong, Chang-Tien Lu, Haozhu Wang
개요
본 논문은 계산 제약적인 장치에서 문서에 대한 수치적 추론을 수행하기 위한 모델 협업 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 맥락 이해와 논리적 추론을 요구하는 수치적 추론 문제를 해결하기 위해, 로컬 모델과 강력한 원격 모델(예: GPT-4)의 협력을 활용합니다. 주요 혁신은 쿼리 주제를 변경하면서 추론 패턴을 유지하는 맥락 인식 합성 전략과 코드 조각을 사용하여 원격으로 생성된 플러그 앤 플레이 솔루션을 재사용하는 도구 기반 답변 재구성 접근 방식입니다. 이 방법을 통해 로컬 모델만 사용하는 것보다 더 나은 추론 정확도를 달성하고 원격 모델에 전적으로 의존하는 것보다 강력한 데이터 보호 기능을 제공합니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
로컬 모델의 수치적 추론 정확도 향상.
◦
원격 모델 활용 시 데이터 유출 위험 감소.
◦
기존 데이터 보호 접근 방식 대비 정확도 향상 및 데이터 유출 감소.
•
한계점:
◦
구체적인 한계점에 대한 논문 내 정보 부재. (예: 특정 수치적 추론 문제에 대한 성능 제한, 프레임워크의 일반화 가능성 등)
