核心概念
本稿では、大規模言語モデル (LLM) が自己推論を通じて動的に推論モジュールを生成し、多様なタスクに対するパフォーマンスを向上させる新しいフレームワーク「Auto-Evolve」を提案する。
摘要
Auto-Evolve: 自己推論フレームワークを用いた大規模言語モデルのパフォーマンス向上
本稿は、大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させる新しいフレームワーク「Auto-Evolve」に関する研究論文である。
Krishna Aswani, Huilin Lu, Pranav Patankar, Priya Dhalwani, Iris Tan, Jayant Ganeshmohan, & Simon Lacasse. (2024). Auto-Evolve: Enhancing Large Language Model's Performance via Self-Reasoning Framework. arXiv.
本研究は、LLMが事前に定義された推論モジュールに依存することなく、タスク固有の推論構造を動的に生成し、複雑な推論タスクにおけるパフォーマンスを向上させることを目的とする。