Naukowcy z Uniwersytetu Princeton prezentują Self-MoA i Self-MoA-Seq: Nowe podejście do poprawy wydajności modeli językowych

Nowa metoda zwiększania wydajności modeli językowych

Modele językowe o dużej skali, takie jak GPT, Gemini czy Claude, wykorzystują ogromne zbiory danych treningowych oraz złożone architektury, aby generować wysokiej jakości odpowiedzi. Jednak ich wydajność w czasie inferencji (czyli generowania odpowiedzi na podstawie zapytań użytkownika) stanowi wyzwanie – im większy model, tym większe koszty obliczeniowe. Naukowcy nieustannie poszukują metod optymalizacji, które pozwolą zwiększyć efektywność modeli bez utraty jakości generowanych treści.

Tradycyjne podejście do łączenia modeli

Jedną z popularnych metod poprawy działania dużych modeli językowych (LLM) jest ensembling, czyli łączenie kilku modeli w celu uzyskania końcowej odpowiedzi. Technika ta pozwala na agregowanie wyników różnych modeli i tworzenie lepszej jakości odpowiedzi. Mixture-of-Agents (MoA) to jedna z najczęściej stosowanych metod ensemblingu, polegająca na łączeniu wyników różnych LLM w celu uzyskania jednego, zoptymalizowanego rezultatu.

Jednak metoda MoA ma swoje ograniczenia – pojawia się konieczność kompromisu między różnorodnością a jakością odpowiedzi. Łączenie różnych modeli może skutkować większą kreatywnością odpowiedzi, ale jednocześnie istnieje ryzyko włączenia do finalnego wyniku treści niższej jakości. W związku z tym naukowcy poszukują optymalnych metod równoważenia tych dwóch aspektów, aby zapewnić jak najlepsze rezultaty.

Nowa metoda – Self-MoA

Zespół badawczy z Uniwersytetu Princeton opracował nową metodę ensemblingu o nazwie Self-MoA, która eliminuje konieczność korzystania z wielu modeli. Zamiast tego wykorzystuje pojedynczy, wysokiej jakości model, który generuje wiele wariantów odpowiedzi, a następnie je łączy, aby uzyskać końcowy wynik.

W przeciwieństwie do tradycyjnego MoA, które wymaga korzystania z różnych modeli, Self-MoA wykorzystuje wewnętrzną różnorodność pojedynczego modelu. Dzięki temu można uniknąć problemu obniżenia jakości wyników spowodowanego przez słabsze modele. To rozwiązanie zapewnia lepszy balans między różnorodnością a jakością odpowiedzi, co przekłada się na wyższą efektywność generowanych treści.

Self-MoA-Seq – lepsza skalowalność

Aby dodatkowo zwiększyć skalowalność metody, naukowcy opracowali wariant o nazwie Self-MoA-Seq. W tej wersji odpowiedzi są generowane i przetwarzane sekwencyjnie, co pozwala na jeszcze efektywniejsze agregowanie wyników. Self-MoA-Seq wykorzystuje mechanizm przesuwnego okna, dzięki czemu może być stosowane nawet w modelach o krótszej długości kontekstu, bez negatywnego wpływu na jakość końcowej odpowiedzi.

Eksperymenty wykazały, że Self-MoA znacząco przewyższa tradycyjne podejście MoA pod względem wydajności. Na benchmarku AlpacaEval 2.0 nowa metoda uzyskała poprawę o 6,6% w stosunku do klasycznego MoA. W testach na różnych zbiorach danych, takich jak MMLU, CRUX i MATH, Self-MoA osiągnęło średnią poprawę wyników o 3,8%. Co więcej, w przypadku jednego z najlepszych modeli w AlpacaEval 2.0, Self-MoA ustanowiło nowy rekord w zakresie jakości odpowiedzi.

Nowa perspektywa na optymalizację modeli językowych

Badania dowodzą, że jakość modelu proponującego odpowiedzi ma kluczowe znaczenie dla skuteczności całego systemu MoA. Wyniki wskazują, że różnorodność modeli nie zawsze przekłada się na lepszą jakość – wręcz przeciwnie, najlepsze efekty można osiągnąć, korzystając z pojedynczego, wysokiej jakości modelu.

Odkrycie to podważa powszechne przekonanie, że łączenie różnych modeli LLM zawsze prowadzi do lepszych rezultatów. Self-MoA stanowi nową, bardziej efektywną metodę optymalizacji działania modeli językowych, oferując jednocześnie większą wydajność oraz lepszą jakość odpowiedzi. W miarę rozwoju badań nad sztuczną inteligencją metoda ta może stać się standardem w dziedzinie optymalizacji modeli LLM.