DeepControl — 適応情報制御による検索拡張LLM推論のスケーリング

AI/ML
DeepControl — 適応情報制御による検索拡張LLM推論のスケーリング

DeepControl — 適応情報制御による検索拡張LLM推論のスケーリング

本リポジトリは論文「Scaling Search-Augmented LLM Reasoning via Adaptive Information Control」の対応実装を含みます。検索（retrieval）で得られる外部情報を適応的に制御し、大型言語モデル（LLM）へ渡す情報量や内容を最適化することで、推論性能と計算コストのトレードオフを改善する枠組みを提供します。実験フレームワーク、主要アルゴリズム、図示されたアーキテクチャを含み、検索拡張型LLMのスケーラビリティ向上を目指します。（約300字）

https://github.com/xiongsiheng/DeepControl

概要

（リポジトリの概要を300字程度で説明）

DeepControlは、検索（Search）で得た外部知識をLLMへ与える際の「どれだけ・どの情報を渡すか」を適応的に制御するための原理的枠組みとその実装を収めたリポジトリです。ノイズや冗長な情報が推論精度と効率に悪影響を与える問題に対し、情報価値を評価し必要最小限の情報を選択して渡すことで、推論の性能向上とコスト削減を同時に狙います。論文記載の理論的定式化と図示されたフレームワーク、実験再現用のコード一式が含まれます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 6
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 6
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 検索拡張型LLM推論における「情報制御（Information Control）」の原理的枠組みを実装
  • 検索結果（候補ドキュメント）の選別・要約・選択を適応的に行い、LLMへの入力を最小化
  • 実験再現用の図（misc/Framework.png）とコードベースで、論文の評価プロトコルを再現可能
  • 軽量な構成で既存のretrievalパイプラインやLLMに組み込みやすい設計

技術的なポイント

（技術的な特徴や注目点を700字程度で説明）

DeepControlは「情報の量と質を動的に制御する」ことを中心に据えた設計が特徴です。検索拡張パイプラインでは多数の候補ドキュメントが得られるが、すべてをそのままLLMに渡すと冗長や誤情報の混入、コンテキスト長の超過によるコスト増加が起きる。本リポジトリでは、各候補の有用性（タスクに寄与する期待値）を推定し、情報の取捨選択や圧縮（要約）、あるいは段階的に提供する制御戦略を実装することでこれを解決する。枠組みとしては、情報選択のポリシー（スコアリング関数やしきい値決定）、フィルタリング・抽出モジュール、LLMへのプロンプト制御ルーチンが組み合わされており、性能とコストのトレードオフを明示的に扱える点が技術的な肝です。実装面ではPythonベースで、retrieval結果の処理パイプライン、制御器（controller）ロジック、評価スクリプトが収められており、既存のretrieverやLLM（API）と組み合わせて実験可能です。図解されたフレームワークは、どの段階で情報を削減・再構成するかを直観的に示し、研究や実用の両面で適用しやすい構成になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • deepcontrol: dir
  • misc: dir
  • pyproject.toml: file
  • requirements.txt: file

…他 3 ファイル

使いどころと拡張性

  • 大規模言語モデルを用いるQAやチェーン・オブ・ソース推論で、検索から得た多数のファクトを効率的に扱いたい場面に適合します。
  • 情報制御ポリシー（スコアリング、しきい値、要約器）はモジュール化されているため、独自のretrieverや要約モデルに差し替え可能です。
  • 研究者は論文の実験設定を再現して評価を検証でき、実運用ではコスト管理のための“情報量制御”として導入可能です。

まとめ

（総評を50字程度で） 検索拡張LLMの効率と精度を両立するための実験的かつ応用しやすい実装群。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

DeepControl: Scaling Search-Augmented LLM Reasoning via Adaptive Information Control

This repository contains the code for the paper Scaling Search-Augmented LLM Reasoning via Adaptive Information Control.

Overview

We introduce a principled framework for adaptive information control based on a formal notion of informa…