Auto-Consistance dans les Modèles de Langage à Long Contexte

La self-consistency (SC) est un moyen de faire en sorte que les grands modèles de langage (LLMs) s'en sortent mieux sur des tâches qui impliquent des textes courts. Mais qu'en est-il des textes longs ? Cette étude examine si la SC peut aider quand les LLMs doivent comprendre de grandes quantités d'infos.

Les LLMs sont généralement assez bons pour gérer de courtes invites. Pourtant, ils ont tendance à se planter quand il s'agit de textes longs, principalement à cause d'un truc qu'on appelle le Biais de position. Ça veut dire que l'endroit où l'information se trouve dans le texte peut vraiment perturber la façon dont le modèle peut utiliser cette info. On a testé la SC dans ces contextes longs, en vérifiant plein de facteurs comme différents modèles, la longueur du contexte, la façon dont on pose les questions, et les types de tâches impliquées.

Nos résultats montrent que la SC n'aide pas vraiment pour les tâches à long contexte. En fait, ça peut même empirer les choses au lieu de les améliorer ! On a aussi trouvé que l'efficacité de la SC dépend de la longueur du contexte et de la Taille du modèle, mais ça ne change pas beaucoup selon comment on formule nos invites ou le type de tâche qu'on fait.

#Le défi des longs contextes

Les LLMs ont montré qu'ils peuvent faire divers jobs grâce aux invites, mais ils ont aussi des soucis. Certaines études montrent même que les LLMs peuvent échouer catastrophiquement sur des tâches simples que les humains résolvent sans réfléchir. Pour faire face à ces défis, la SC a été proposée comme un moyen d'améliorer les réponses en moyennant plusieurs réponses. La plupart des recherches se sont concentrées sur des tâches plus courtes, donc c'est super important de voir comment la SC se comporte avec des textes plus longs.

Imagine ça : la SC dans une tâche à long contexte, c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin. T'as une question, une pile de documents, et un de ces documents a la réponse. La SC crée plusieurs réponses initiales et ensuite les combine pour trouver la meilleure.

Cet article explore si la SC peut aider à résoudre les problèmes qu'on trouve dans les longs contextes. Des études précédentes ont souligné que les LLMs montrent souvent un biais de position dans les tâches longues. Ça veut dire qu'ils n'utilisent pas vraiment l'information efficacement selon où elle se trouve dans le texte.

#Questions de recherche

On s'est posé quelques questions :

• La SC peut-elle améliorer la Performance globale dans les tâches à long contexte ?
• Comment la SC gère-t-elle le biais de position ?
• La SC est-elle cohérente quand on change la taille des modèles, les types de tâches, ou la façon dont on l'installe ?

Pour répondre à ces questions, on a utilisé deux ensembles de données : NaturalQuestions et QuALITY. Ils ont été choisis pour leur applicabilité dans le monde réel. On a aussi regardé divers facteurs de conception, y compris les types de tâches, différents modèles, comment on formule nos questions, et la longueur des contextes.

#Ce qu'on a découvert sur la self-consistency

On a découvert que la SC n'améliore pas vraiment la performance. Ça n'aide pas non plus avec le biais de position et ça peut même aggraver les choses. Par exemple, certains modèles performent mieux quand les preuves clés sont au début ou à la fin du texte, tandis que d'autres perdent en performance peu importe où l'info importante se trouve.

On a également essayé différentes configurations comme la taille des modèles et la façon dont on formule les choses, mais on n'a pas constaté de changements majeurs dans nos résultats. Les modèles plus grands avaient un léger avantage en performance mais n'ont pas vu d'énormes améliorations grâce à la SC.

#Self-consistency et longs contextes

La SC est censée aider les LLMs à mieux performer en moyennant les réponses, mais on a trouvé qu'elle n'était pas efficace dans les longs contextes. En fait, ça pourrait même aggraver le problème de biais de position. Nos tests ont montré que la position de l'information pertinente fait une énorme différence : les modèles performent mieux quand les détails importants sont tôt ou tard dans le texte, pas au milieu.

Dans les tâches de recherche de texte, la performance chute significativement à mesure que l'information pertinente s'enfonce dans le contexte. Ça signifie que la SC ne parvient pas à résoudre ces problèmes et, au lieu de ça, peut aggraver la performance, surtout dans les modèles plus grands.

#L'impact de la taille du modèle et de l'invitation

On s'est demandé si les modèles plus grands performent mieux avec la SC, et bien qu'ils aient tendance à faire mieux en général, ils ne parviennent toujours pas à surmonter le biais de position. De plus, on a vérifié comment changer la façon dont on pose des questions pourrait affecter la performance. Certaines formulations ont un peu aidé, mais rien n'a résolu le gros problème du biais de position.

Quand on a joué avec les paramètres de self-consistency, comme le nombre de réponses générées ou les réglages de température, on a constaté qu'augmenter le nombre d'essais aidait généralement dans certains domaines mais nuisait à d'autres. La température n'avait pas un grand impact à moins qu'elle soit vraiment élevée, ce qui causait des problèmes.

#Se projeter vers l'avenir

Notre recherche indique que la SC n'aide pas avec les problèmes qui surviennent lors du traitement de longs textes. Bien que ça fonctionne pour des contextes courts, ça échoue dramatiquement quand le texte est plus long. Les problèmes sont probablement ancrés dans la conception des modèles.

Qu'est-ce que tout ça signifie ? D'abord, on pourrait avoir besoin de changer notre façon de penser les tâches à long contexte et chercher de meilleures manières de concevoir des modèles qui prennent en compte comment la position affecte la performance globale. Deuxièmement, la SC pourrait ne pas être la solution pour des tâches plus longues ; à la place, il faudra chercher des solutions qui abordent le biais de position durant la phase d'entraînement du modèle.

En conclusion, notre étude montre que la SC n'améliore pas la performance dans les tâches à long contexte. Ça met en évidence le besoin de changements profonds dans la façon dont on construit et entraîne les modèles de langage à long contexte. Ça rappelle que ce qui fonctionne pour des textes courts pourrait ne pas suffire pour des plus longs.

#Remerciements

On veut remercier ceux qui nous ont aidés avec des discussions et soutenu nos expériences.

#Limites de l'étude

Bien qu'on ait utilisé de vrais ensembles de données pour nos tests, ils ne capturent peut-être pas entièrement tous les aspects d'utilisation des longs contextes, surtout dans des settings conversationnels. De plus, nos expériences avaient une limite sur le nombre d'échantillons pour la SC en raison de contraintes pratiques. Générer trop d'échantillons peut être inefficace, et nos tests ont montré qu'il y a un point de rendements décroissants.

Enfin, les applications réussies de la SC nécessitent souvent d'être d'accord sur le raisonnement derrière les réponses aussi, surtout dans des tâches qui demandent un peu de réflexion. Comme on s'est concentré sur des questions à long contexte, on n'a pas approfondi cet aspect, mais ça pourrait valoir le coup d'explorer dans des recherches futures.

Ce travail sert de point de départ pour de futures recherches sur la self-consistency et les tâches à long contexte, en offrant des perspectives sur les défis rencontrés dans ces scénarios. C'est un appel à penser différemment et à pousser pour de meilleures approches pour comprendre les longs textes avec les LLMs.