LLM-TOPLA: Efficient LLM Ensemble by Maximising Diversity

📄 arXiv: 2410.03953v1 📥 PDF

作者: Selim Furkan Tekin, Fatih Ilhan, Tiansheng Huang, Sihao Hu, Ling Liu

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-04

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLM-TOPLA：通过最大化多样性实现高效的大语言模型集成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型集成 多样性优化 模型剪枝 焦点多样性 学习集成

📋 核心要点

  1. 现有LLM集成方法缺乏对组件模型多样性的有效度量，导致集成性能提升受限。
  2. LLM-TOPLA通过焦点多样性度量和多样性优化剪枝算法，选择最具互补性的LLM子集进行集成。
  3. 实验表明，LLM-TOPLA在多个基准测试中显著优于现有集成方法，尤其在生成任务上提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多样性优化的LLM集成方法LLM-TOPLA，该方法具有三个独特的特性：(i) 引入了焦点多样性度量，以捕捉集成中各个LLM组件之间的多样性-性能相关性。(ii) 开发了一种多样性优化的集成剪枝算法，从N个基础LLM池中选择top-k个子集成。我们的剪枝方法推荐大小为S的最佳LLM子集成，通常S远小于N。(iii) 通过利用一种学习集成的策略，为每个提示查询生成新的输出，该策略学习检测和解决集成中所有LLM组件之间的输出不一致性。在四个不同基准上的广泛评估表明，相对于最佳LLM集成方法，LLM-TOPLA获得了良好的性能提升：(i) 在约束解集问题中，LLM-TOPLA在MMLU上的准确率优于最佳集成模型(Mixtral) 2.2%，在GSM8k上优于最佳LLM集成模型(MoreAgent) 2.1%。(ii) 在生成任务中，LLM-TOPLA在SearchQA上的F1优于前两名(Llama70b/Mixtral) 3.9倍，在XSum上的ROUGE-1优于38以上。我们的代码和数据集，包含8个现代LLM在4个基准上的输出，可在https://github.com/git-disl/llm-topla 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型集成方法通常没有充分考虑各个模型之间的多样性，简单地组合多个模型可能导致冗余和性能瓶颈。如何有效地选择和组合具有互补性的LLM，以实现更好的集成性能，是本文要解决的核心问题。现有方法要么计算复杂度高，要么无法准确衡量模型之间的多样性，导致集成效果不佳。

核心思路：本文的核心思路是最大化集成中各个LLM之间的多样性，并同时保证每个LLM的个体性能。通过引入焦点多样性度量，能够更准确地捕捉LLM之间的互补性。然后，利用多样性优化的剪枝算法，从大量LLM中选择一个小的子集进行集成，从而降低计算成本并提高集成效率。学习集成的策略则用于解决各个LLM输出不一致的问题，从而生成更准确的最终输出。

技术框架：LLM-TOPLA的整体框架包括三个主要阶段：1) 焦点多样性度量：计算所有LLM之间的焦点多样性得分，该得分反映了LLM之间的互补性和个体性能。2) 多样性优化剪枝：使用剪枝算法，根据焦点多样性得分，从N个LLM中选择top-k个子集进行集成。3) 学习集成：训练一个模型，学习如何根据各个LLM的输出，生成最终的集成输出，解决输出不一致的问题。

关键创新：LLM-TOPLA最重要的技术创新点在于引入了焦点多样性度量，该度量能够更准确地捕捉LLM之间的互补性。与传统的相似性度量方法不同，焦点多样性度量不仅考虑了LLM之间的差异，还考虑了每个LLM的个体性能，从而能够选择更具价值的LLM进行集成。此外，多样性优化剪枝算法能够有效地降低计算成本，并提高集成效率。

关键设计：焦点多样性度量的具体计算方式未知，论文中可能包含其数学公式和具体实现细节。学习集成阶段的具体模型结构和训练方法也未知，可能使用了某种神经网络模型或集成学习算法。多样性优化剪枝算法的具体实现细节也未知，可能使用了某种贪心算法或动态规划算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-TOPLA在MMLU上优于Mixtral 2.2%，在GSM8k上优于MoreAgent 2.1%。在生成任务中，LLM-TOPLA在SearchQA上的F1优于Llama70b/Mixtral 3.9倍，在XSum上的ROUGE-1优于38以上。这些结果表明，LLM-TOPLA能够有效地提高LLM集成的性能，尤其是在生成任务上。

🎯 应用场景

LLM-TOPLA可应用于各种需要高性能和高可靠性的大语言模型应用场景，例如智能客服、机器翻译、文本摘要、代码生成等。通过选择和组合具有互补性的LLM，可以显著提高这些应用的性能和用户体验。该方法还可以用于构建更强大的通用人工智能系统。

📄 摘要（原文）

Combining large language models during training or at inference time has shown substantial performance gain over component LLMs. This paper presents LLM-TOPLA, a diversity-optimized LLM ensemble method with three unique properties: (i) We introduce the focal diversity metric to capture the diversity-performance correlation among component LLMs of an ensemble. (ii) We develop a diversity-optimized ensemble pruning algorithm to select the top-k sub-ensembles from a pool of $N$ base LLMs. Our pruning method recommends top-performing LLM subensembles of size $S$, often much smaller than $N$. (iii) We generate new output for each prompt query by utilizing a learn-to-ensemble approach, which learns to detect and resolve the output inconsistency among all component LLMs of an ensemble. Extensive evaluation on four different benchmarks shows good performance gain over the best LLM ensemble methods: (i) In constrained solution set problems, LLM-TOPLA outperforms the best-performing ensemble (Mixtral) by 2.2\% in accuracy on MMLU and the best-performing LLM ensemble (MoreAgent) on GSM8k by 2.1\%. (ii) In generative tasks, LLM-TOPLA outperforms the top-2 performers (Llama70b/Mixtral) on SearchQA by $3.9\mathrm{x}$ in F1, and on XSum by more than $38$ in ROUGE-1. Our code and dataset, which contains outputs of 8 modern LLMs on 4 benchmarks is available at https://github.com/git-disl/llm-topla