「AutoMixを使用した計算コストの最適化 クラウドからの大規模言語モデルの活用に向けたAI戦略的アプローチ」

「AutoMixを活用した計算コストの最適化：AI戦略的アプローチに向けたクラウド大規模言語モデルの活用」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-29-at-6.54.46-AM-1024×636.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-29-at-6.54.46-AM-150×150.png”/><p>AutoMixは、より大きな言語モデル（LLM）にクエリの割り当てを最適化する革新的な手法であり、より小さなLMの応答のおおよその正確さを評価することで、効率性を示しています。フューショットの自己検証プロセスとメタ検証を組み合わせて、正確さを向上させています。AutoMixは、言語処理のタスクにおいて、計算コストとパフォーマンスのバランスを示す効率性を発揮します。</p><p>情報の検証に関して、AutoMixは他の手法とは異なるアプローチを取ります。LLMの知識にだけ頼らず、文脈を利用して正確性を確保します。独自のフューショットの自己検証メカニズムとメタ検証は、トレーニングを必要とせずに出力の信頼性を評価します。この文脈と強力な自己検証に重点を置いたアプローチは、適合性予測と一致します。検証プロセスやアーキテクチャの修正を必要とする他の手法とは異なり、AutoMixはモデル間の柔軟性を提供し、APIへのブラックボックスアクセスのみを必要とします。</p><p>問題解決アプローチであるAutoMixによって使用される反復的なモデル切り替えメソッドでは、異なるサイズと能力のモデルにクエリを送信し、各ステップでフィードバック検証を行い、出力を受け入れるかより能力の高いモデルに切り替えるかを決定します。このアプローチでは、別個のモデルやモデルの重みと勾配へのアクセスは必要ありません。なぜなら、ブラックボックス言語モデルAPIを利用しているからです。フューショット学習と自己検証を導入することで、ソリューション生成、検証、およびモデル切り替えの効率と効果が向上します。</p><p>AutoMixは、トレーニングを必要とせずに自身の出力信頼性を評価するフューショットの自己検証プロセスを採用しています。メタ検証を使用して正確性を向上させます。クエリは、部分オブザーバブルなマルコフ決定過程（POMDP）フレームワークを使用して、シンプル、複雑、または解決不可能というカテゴリに分類されます。AutoMixは、より小さなモデルからのおおよその出力の正確さに基づいて、賢明にクエリをより大きな言語モデルにルーティングします。単位コストあたりの増加利益（IBC）メトリックは、より小さいモデルとより大きな言語モデルを組み合わせる効率性を定量化し、言語処理タスクの計算コストとパフォーマンスを最適化します。</p><p>文脈に基づく推論を通じて、AutoMixはIBC（意図的な行動変容）の性能を大幅に向上させ、5つのデータセット全体でベースライン手法を最大89％上回るパフォーマンスを発揮します。このツールに含まれるメタ検証は、特にLLAMA2-1370Bデータセットで優れたIBCパフォーマンスを示します。5つのデータセットのうち3つでトップパフォーマーであるAutoMix-POMDPは、ほとんどのデータセットで大きな改善を提供します。すべての評価コストで正のIBCを維持し、一貫した改善を示します。AutoMixのPOMDPベースのメタ検証は、すべてのデータセット全体でVerifier-Self-Consistencyを最大42％上回ることも示されました。</p><p>まとめると、AutoMixはブラックボックスLLM APIを効果的に組み合わせたマルチステップの問題解決アプローチであり、セルフ検証と文脈に基づくフューショット検証は、パフォーマンスと計算コストのバランスを示す良いバランスを実現し、さまざまなシナリオに適しています。さらに、POMDPをAutoMixに統合することで、フューショット検証の正確性を向上させ、LLMのパフォーマンスを改善する可能性が見出されています。全体的に、AutoMixは言語処理タスクにおいて有望な能力を示しています。</p><p>将来の研究では、AutoMixの多様なドメインとタスクでの応用を評価し、その汎用性を評価することが重要です。様々な言語モデルの組み合わせによるAutoMixのパフォーマンスの評価は、より大きなモデルへの拡張性を保証するために必須です。フューショット自己検証メカニズムの改善、文脈や外部情報の統合などによる正確性の向上が必要です。さらに、AutoMixを強化するために他のメタ検証者や検証技術の調査が行われる可能性があります。ユーザースタディは、実世界のシナリオでのAutoMixの実用性とユーザー満足度を評価するために必要です。</p>

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