AutoMix: Optimizing Language Model Usage with Self-Verification and Meta-Verifier

Core Concepts

AutoMix optimizes computational cost and performance by strategically routing queries to larger language models based on self-verification.

Abstract

Abstract:

Large language models (LLMs) available from cloud API providers.
AutoMix approach strategically routes queries to larger LMs based on self-verification.
Few-shot self-verification mechanism estimates reliability of outputs without training.
Introduction:

Human problem-solving involves multi-step process: generate, verify, refine solutions.
Current self-refinement paradigms use single model but tasks vary in complexity.
AutoMix:

Three steps: solution generation, self-verification, selective routing using SLM and LLM.
Data Extraction:
Our experiments using LLAMA2-
13/GPT-4, on five context-grounded reasoning datasets demonstrate that AutoMix surpasses established baselines, improving the incremental benefit per cost by up to 86%.

Stats

私たちの実験では、LLAMA2-
13 / GPT-4を使用して、5つのコンテキストに基づいた推論データセットで、AutoMixが確立されたベースラインを上回り、コストごとの増分利益を最大86％向上させることを示しました。

Quotes

"Large language models cannot self-correct reasoning yet." - Huang et al., 2023

Key Insights Distilled From

AutoMix

by Aman Madaan,... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.12963.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてAutoMixは他のタスクでも効果的な結果をもたらす可能性がありますか？

AutoMixは、文脈に基づいた自己検証を活用することで、推論問題において自己検証や修正が困難なLLM（Large Language Models）向けのアプローチです。このようなアプローチは他のシナリオでも成果を上げる可能性があります。例えば、事実問答や常識的推論といったタスクでは、文脈情報を利用した自己検証手法が有効であることから、AutoMixの手法は幅広いタスクに適用可能です。さらに、少数サンプルで信頼性の高い自己検証を行う能力は、異なるドメインや問題領域でも有益である可能性があります。

LLMは自己検証エラーを見つけることができませんが、それらを修正することはできますか？

大規模言語モデル（LLM）は一般的に自身のエラーや間違いを発見し修正する能力に制約があります。しかし、AutoMixでは文脈情報や少数サンプルから得られたフィードバックを活用して自己検証および修正処理を行います。特定コンテキスト下で生成された回答内容と提供された質問内容と照合し、「Prompt Engineering」技術も導入することで精度向上やエラー低減効果が期待されます。

AI Generated Answerが提供された文脈や質問に基づいて正しいかどうかを評価する際に、Prompt EngineeringがSelf-Verificationパフォーマンスに与える影響は何ですか？

AI Generated Answer（AI生成回答）の評価時にPrompt Engineering（提示工学）技術を使用する場合、「Prompt Engineering」技術次第ではSelf-Verification（自己検証）パフォーマンス向上へポジティブな影響を及ぼす可能性があります。具体的な質問・文脈情報から適切な提示方法・フレーズ等作成し、「AI Generated Answer」と整合した形式化された入力データセット作成等施策実施時、「Self-Verification」処理品質改善・精度向上要因促進効果期待します。