数学問題解決における大規模言語モデルの能力向上 - 間違いから学ぶことで推論力が高まる

Conceptos Básicos

大規模言語モデルは間違いから学ぶことで、数学問題解決の推論力を高められる。

Resumen

本研究は、大規模言語モデル(LLM)の数学問題解決能力を向上させるために、モデルが自身の間違いから学習する方法を提案している。

主な内容は以下の通り:

1. 間違いの修正データの生成

• 複数のLLMを使ってデータを収集し、GPT-4を用いて間違いの特定、説明、修正を行う
• 人手評価により、生成された修正データの品質が十分であることを確認

2. 修正重視の進化戦略

• 単純にランダムに問題を選ぶのではなく、修正データに含まれる問題を中心に進化させることで、より効果的に修正データを拡張

3. 間違いから学習するファインチューニング

• CoTデータと修正データを組み合わせてLLMをファインチューニングすることで、CoTデータのみの場合に比べて性能が向上
• CoTデータと修正データの効果は非均質であり、修正データから独自の情報を学習できることを示唆

実験の結果、提案手法「LEMA」は、GSM8K、MATH、SVAMP、ASDivの数学推論タスクや、CSQAの常識推論タスクにおいて、CoTデータのみのファインチューニングに比べて性能が向上することが示された。また、修正重視の進化戦略がLEMAの性能向上に効果的であることも確認された。

Estadísticas

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Citas

"Mistakes are the portals of discovery." - James Joyce

Ideas clave extraídas de

Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner

by Shengnan An,... a las arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.20689.pdf

Consultas más profundas

間違いから学習する手法は、数学以外の分野でも有効か?

間違いから学習する手法は、数学以外の分野でも有効である可能性があります。例えば、自然言語処理や推論タスクなどの分野でも、大規模言語モデル（LLMs）が活用されています。これらの分野でも、間違いから学習することでモデルの性能向上が期待されます。人間の学習過程に倣ったこのアプローチは、モデルが誤りを理解し修正することで、より高度な推論能力を獲得する可能性があります。

修正データの品質を高めるためにはどのような工夫が考えられるか?

修正データの品質を向上させるためには、以下の工夫が考えられます：

正確な誤りの特定: 修正データを生成する際に、正確な誤りを特定することが重要です。モデルが誤ったステップを正確に特定できるようにすることが品質向上につながります。
説明の追加: 修正データには、誤りの理由や修正方法を明確に説明することが重要です。これにより、修正データの理解と有用性が向上します。
人間の評価: 生成された修正データを人間が評価し、品質を確認することが重要です。人間のフィードバックを取り入れることで、修正データの信頼性を高めることができます。

間違いから学習する能力は、人間の学習過程とどのように関連しているのか?

間違いから学習する能力は、人間の学習過程と密接に関連しています。人間が新しい概念やスキルを習得する際、間違いを犯すことは避けられません。しかし、その間違いから学ぶことで、より深い理解や改善が可能となります。同様に、モデルが間違いを修正することで、自己修正能力や推論能力を向上させることができます。間違いから学習する能力は、人間の学習過程における試行錯誤や修正のプロセスに類似しており、より効果的な学習と成長を促す要素と言えます。