Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Inference-time Alignment in Continuous Space

Created by
  • Haebom

作者

ゆいゆん、天閣、李ゆんファン、Bingbing Xu、Shuchang Tao、Yunqi Qiu、Huawei Shen、Xueqi Cheng

概要

本論文は,推論時間の間に人間のフィードバックを通して大規模言語モデルを整列させる新しいアルゴリズムであるSimple Energy Adaptation(SEA)を提案した。従来の離散空間探索方式の限界を克服するために、SEAは、連続潜在空間における勾配ベースのサンプリングを通じて、基本方針の応答を最適な応答に直接調整する。 SEAはエネルギー関数に基づいて繰り返し最適化手順を実行し、シンプルで効果的なアライメントを可能にします。実験の結果、SEAはAdvBenchで最大77.51％、MATHで16.36％の相対的なパフォーマンス向上を示し、従来の方法を上回りました。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
推論時間ソートのためのシンプルで効果的なアルゴリズムの提示
◦
離散空間探索の限界を克服し、連続潜在空間での直接調整により性能向上。
◦
AdvBenchとMATHのベンチマークで優れたパフォーマンスを実証。
◦
従来の方法と比較して高い相対的性能向上
•
Limitations：
◦
論文に提示されたLimitationsは明示的に言及されていない。
◦
アルゴリズムの一般化能力と様々な環境での適用性に関するさらなる研究が必要
◦
コードの公開で再現可能性は高いが、実際の使用環境での効率性とスケーラビリティに関するさらなる分析が必要。
👍
Made with Slashpage