Grunnleggende konsepter
대형 언어 모델(LLM)의 단계적 추론 능력을 소형 언어 모델(SLM)에 전달하고, 선호도 최적화 기법을 통해 SLM의 자기 개선을 달성하여 LLM과 SLM 간의 추론 능력을 정렬하는 방법을 제안한다.
Sammendrag
이 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 단계적 추론 능력을 소형 언어 모델(SLM)에 전달하고, 선호도 최적화 기법을 통해 SLM의 자기 개선을 달성하여 LLM과 SLM 간의 추론 능력을 정렬하는 방법을 제안한다.
논문의 주요 내용은 다음과 같다:
- 지시 튜닝 단계: LLM이 생성한 데모 데이터를 활용하여 SLM의 단계적 추론 능력을 향상시킨다.
- 자기 개선 단계: 선호도 최적화 기법을 통해 SLM이 자체적으로 추론 능력을 개선한다.
- 실험 결과: 제안 방법을 통해 SLM의 추론 능력이 LLM과 유사한 수준으로 향상되었으며, 특히 out-domain 작업에서 우수한 성능을 보였다.
이를 통해 대형 언어 모델의 추론 능력을 소형 언어 모델에 효과적으로 전달할 수 있음을 보여준다.
Statistikk
대형 언어 모델(LLM)의 단계적 추론 능력을 소형 언어 모델(SLM)에 전달하면 SLM의 성능이 크게 향상된다.
선호도 최적화 기법을 통한 SLM의 자기 개선은 LLM과 SLM 간의 추론 능력 정렬에 효과적이다.
제안 방법은 in-domain 및 out-domain 작업에서 모두 우수한 성능을 보였다.
Sitater
"Self-refine Instruction-tuning은 LLM의 단계적 추론 능력을 SLM에 전달하고, 선호도 최적화 기법을 통해 SLM의 자기 개선을 달성하여 LLM과 SLM 간의 추론 능력을 정렬하는 방법이다."
"제안 방법은 in-domain 및 out-domain 작업에서 모두 우수한 성능을 보였으며, 특히 out-domain 작업에서 탁월한 일반화 능력을 보였다."