M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models

📄 arXiv: 2412.18299v1 📥 PDF

作者: Jiaxin Guo, Daimeng Wei, Yuanchang Luo, Shimin Tao, Hengchao Shang, Zongyao Li, Shaojun Li, Jinlong Yang, Zhanglin Wu, Zhiqiang Rao, Hao Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-24

💡 一句话要点

提出M-Ped：一种多提示集成解码方法，提升大型语言模型的生成质量。

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

关键词: 大型语言模型 多提示学习 集成解码 自然语言处理 机器翻译

📋 核心要点

  1. 大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，但如何进一步提升其性能仍然是一个重要的研究挑战。
  2. 论文提出一种多提示集成解码方法（M-Ped），通过融合多个提示的输出来提升LLM的生成质量。
  3. 实验结果表明，该方法在机器翻译、代码生成和文本简化等任务上，显著提升了BLEU、pass@$k$和LENS等指标。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多提示集成解码方法（M-Ped），旨在通过聚合来自多个提示的结果来提高大型语言模型（LLM）的生成质量。对于给定的输入X，我们批量提交n个带有X的提示变体给LLM进行解码，并导出概率分布。对于每个token预测，我们通过平均批次内的n个概率分布来计算集成概率，并利用该聚合概率来生成token。这种技术被称为Inner-Batch Ensemble。为了方便高效的批量推理，我们采用了一种Left-Padding策略，以保持n个提示的输入长度一致。通过在包括机器翻译、代码生成和文本简化在内的各种NLP任务上进行的大量实验，我们证明了该方法在提高LLM性能方面的有效性。结果表明，与传统方法相比，BLEU分数、pass@$k$率和LENS指标都有显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在自然语言处理任务中表现出色，但其生成质量仍然有提升空间。现有的方法通常依赖于单个提示，可能无法充分利用LLM的潜力。不同的提示方式可能导致LLM产生不同的结果，如何有效地利用这些不同的结果是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是通过使用多个不同的提示来引导LLM生成，然后将这些不同提示的结果进行集成，从而提高生成质量。通过集成多个提示的结果，可以减少单个提示带来的偏差，并利用LLM对同一输入的多种理解。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 对给定的输入X，生成n个不同的提示变体。2) 将这n个提示变体批量输入到LLM中进行解码，得到每个token的概率分布。3) 对每个token，计算n个概率分布的平均值，得到集成概率。4) 使用集成概率来生成token。为了保证批量推理的效率，使用了Left-Padding策略来统一输入长度。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了Inner-Batch Ensemble的概念，即在同一个batch中，对多个提示的输出进行集成。与传统的单提示方法相比，该方法能够更好地利用LLM的潜力，提高生成质量。此外，Left-Padding策略保证了批量推理的效率。

关键设计：关键设计包括：1) 如何生成n个不同的提示变体。可以采用不同的prompt engineering技术，例如使用不同的关键词、不同的句子结构等。2) 如何选择合适的集成方法。本文采用的是简单的平均方法，也可以尝试其他的集成方法，例如加权平均、投票等。3) Left-Padding的具体实现方式，需要保证padding不会影响LLM的生成结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在机器翻译、代码生成和文本简化等任务上取得了显著的提升。例如，在机器翻译任务中，BLEU分数提高了多个点。在代码生成任务中，pass@$k$率也得到了显著提升。此外，LENS指标也表明该方法能够生成更加流畅和自然的文本。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、代码生成、文本简化等。通过提升LLM的生成质量，可以提高这些任务的性能，并为用户提供更好的体验。该方法具有较强的通用性，可以应用于不同的LLM和不同的任务。

📄 摘要（原文）

With the widespread application of Large Language Models (LLMs) in the field of Natural Language Processing (NLP), enhancing their performance has become a research hotspot. This paper presents a novel multi-prompt ensemble decoding approach designed to bolster the generation quality of LLMs by leveraging the aggregation of outcomes from multiple prompts. Given a unique input $X$, we submit $n$ variations of prompts with $X$ to LLMs in batch mode to decode and derive probability distributions. For each token prediction, we calculate the ensemble probability by averaging the $n$ probability distributions within the batch, utilizing this aggregated probability to generate the token. This technique is dubbed Inner-Batch Ensemble. To facilitate efficient batch inference, we implement a Left-Padding strategy to maintain uniform input lengths across the n prompts. Through extensive experimentation on diverse NLP tasks, including machine translation, code generation, and text simplification, we demonstrate the efficacy of our method in enhancing LLM performance. The results show substantial improvements in BLEU scores, pass@$k$ rates, and LENS metrics over conventional methods.