BeamSearch
Issue Date: 2025-10-01 [Paper Note] Self-Evaluation Guided Beam Search for Reasoning, Yuxi Xie+, NeurIPS'23, 2023.05 GPT Summary- LLMの推論プロセスを改善するために、段階的自己評価メカニズムを導入し、確率的ビームサーチを用いたデコーディングアルゴリズムを提案。これにより、推論の不確実性を軽減し、GSM8K、AQuA、StrategyQAでの精度を向上。Llama-2を用いた実験でも効率性が示され、自己評価ガイダンスが論理的な失敗を特定し、一貫性を高めることが確認された。 Comment
pj page: https://guideddecoding.github.io
openreview: https://openreview.net/forum?id=Bw82hwg5Q3
非常にざっくり言うと、reasoning chain（＝複数トークンのsequence)をトークンとみなした場合の（確率的）beam searchを提案している。多様なreasoning chainをサンプリングし、その中から良いものをビーム幅kで保持し生成することで、最終的に良いデコーディング結果を得る。reasoning chainのランダム性を高めるためにtemperatureを設定するが、アニーリングをすることでchainにおけるエラーが蓄積することを防ぐ。これにより、最初は多様性を重視した生成がされるが、エラーが蓄積され発散することを防ぐ。
reasoning chainの良さを判断するために、chainの尤度だけでなく、self-evaluationによるreasoning chainの正しさに関するconfidenceスコアも導入する（reasoning chainのconfidenceスコアによって重みづけられたchainの尤度を最大化するような定式化になる（式3))。
self-evaluationと生成はともに同じLLMによって実現されるが、self-evaluationについては評価用のfew-shot promptingを実施する。promptingでは、これまでのreasoning chainと、新たなreasoning chainがgivenなときに、それが(A)correct/(B)incorrectなのかをmultiple choice questionで判定し、選択肢Aが生成される確率をスコアとする。
#NaturalLanguageGeneration #Pocket #NLP
Issue Date: 2023-08-16 Momentum Calibration for Text Generation, Xingxing Zhang+, N_A, arXiv'22 GPT Summary- 本研究では、テキスト生成タスクにおいてMoCa（Momentum Calibration）という手法を提案しています。MoCaは、ビームサーチを用いた遅く進化するサンプルを動的に生成し、これらのサンプルのモデルスコアを実際の品質に合わせるように学習します。実験結果は、MoCaが強力な事前学習済みTransformerを改善し、最先端の結果を達成していることを示しています。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #Pocket #NLP #ACL
Issue Date: 2023-08-16 BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization, Yixin Liu+, N_A, ACL'22 GPT Summary- 従来の抽象的要約モデルでは、最尤推定を使用して訓練されていましたが、この方法では複数の候補要約を比較する際に性能が低下する可能性があります。そこで、非確定論的な分布を仮定し、候補要約の品質に応じて確率を割り当てる新しい訓練パラダイムを提案しました。この手法により、CNN/DailyMailとXSumのデータセットで最高の結果を達成しました。さらに、モデルが候補要約の品質とより相関のある確率を推定できることも示されました。 Comment
ビーム内のトップがROUGEを最大化しているとは限らなかったため、ROUGEが最大となるような要約を選択するようにしたら性能爆上げしましたという研究。
実質現在のSoTA
seq2seqを学習する際には、gold-history（これまで生成した単語がgoldなものと一緒）を使用し、次に続く単語の尤度を最大化するように学習するが、これには、
1. Explosure Bias: test時ではtraining時と違いgold historyを使えないし、training時には過去に生成した単語に誤りがあるみたいな状況がない
2. Loss-Evaluation Mismatch: training時は単語レベルのlossを使うが、だいたいはsentence-levelのmetrics (BLEUなど)を改善したい
3. Label Bias: 各タイムステップでの単語の生起確率が局所的に正規化され、誤ったhistoryに続く単語がgoldな履歴に続く単語と同じ量（の確率？）を受け取ってしまう
これらを解決するために、targetの"sequence"に対してスコア（確率ではない）を与えるようなseq2seqモデルを提案し、訓練方法として、beam search optimization（training時のlossとしてbeam searchの結果得られるerrorを用いる）を提案。
#Article #Tutorial #Blog Issue Date: 2021-06-24 beam search解説 _ コード付き, jonki, 2020.05 Comment
ビームサーチについて、コード付きで説明してくれており、大変わかりやすい。
heapqを使って実装している。また、ビームサーチをbatchに対して行う方法についても書いてある（ただ、一部に対してしかbatchでの処理は適用できていない）。
自分もバッチに対して効率的にビームサーチするにはどのように実装すれば良いのかよくわからないので、誰か教えて欲しい。