Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) の目覚ましい成功により、自然言語処理 (NLP) 研究は新たな時代を迎えました。
多様な機能にもかかわらず、さまざまなコーパスでトレーニングされた LLM はさまざまな長所と短所を示し、全体的な効率と汎用性を最大化する際に課題が生じます。
これらの課題に対処するために、最近の研究では LLM の協力戦略が検討されています。
この論文では、この新たな研究分野の包括的な概要を提供し、そのような協力の背後にある動機を強調します。
具体的には、協力戦略を 3 つの主要なアプローチ (マージ、アンサンブル、協力) に分類します。
マージには、パラメータ空間内の複数の LLM の統合が含まれます。
アンサンブルは、さまざまな LLM の出力を組み合わせます。
協力｝は、さまざまな LLM を活用して、特定のタスクに対してその多様な機能を最大限に活用できるようにします。
これらの手法をさまざまな観点から詳しく紹介し、その潜在的な応用について説明します。
さらに、この研究が LLM コラボレーションに関するさらなる研究を促進し、高度な NLP アプリケーションへの道を開くことを期待して、今後の研究の方向性について概説します。

要約(オリジナル)

The remarkable success of Large Language Models (LLMs) has ushered natural language processing (NLP) research into a new era. Despite their diverse capabilities, LLMs trained on different corpora exhibit varying strengths and weaknesses, leading to challenges in maximizing their overall efficiency and versatility. To address these challenges, recent studies have explored collaborative strategies for LLMs. This paper provides a comprehensive overview of this emerging research area, highlighting the motivation behind such collaborations. Specifically, we categorize collaborative strategies into three primary approaches: Merging, Ensemble, and Cooperation. Merging involves integrating multiple LLMs in the parameter space. Ensemble combines the outputs of various LLMs. Cooperation} leverages different LLMs to allow full play to their diverse capabilities for specific tasks. We provide in-depth introductions to these methods from different perspectives and discuss their potential applications. Additionally, we outline future research directions, hoping this work will catalyze further studies on LLM collaborations and paving the way for advanced NLP applications.

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