PaD: Program-aided Distillation Enhances Small Model Reasoning

Główne pojęcia

PaD introduces reasoning programs to improve distillation quality for small models in reasoning tasks.

Streszczenie

Abstract:

• Large language models (LLMs) excel in natural language processing tasks but face challenges in deployment due to their size.
• PaD proposes using reasoning programs to enhance distillation quality for smaller models, focusing on reasoning tasks.
• PaD utilizes error checking and self-refinement to improve reasoning capabilities iteratively.

Introduction:

• LLMs have revolutionized natural language processing but are resource-intensive for specific domains.
• Distilling LLMs can provide domain-specific models with comparable performance using methods like data synthesis and fine-tuning.

Methodology:

• PaD synthesizes reasoning programs from LLMs and fine-tunes small models with self-refinement and step-by-step verification.
• Data synthesis involves constructing context examples and filtering faulty reasoning steps automatically.
• Fine-tuning small models with standard seq2seq approach and cross-entropy loss.

Experiments:

• PaD outperforms certain LLMs like LLaMA-1 in arithmetic reasoning tasks while maintaining efficiency with smaller model sizes.
• Results show a significant improvement over baselines in symbolic reasoning tasks as well.

Statystyki

PaDは、小さなモデルの推論能力を向上させるために推論プログラムを導入します。

Cytaty

"PaD employs self-refinement and step-by-step verification to further learning and guide the reasoning generation."
"Experimental results demonstrate that smaller models using PaD can not only outperform certain LLMs but also achieve strong improvement over baselines."

Kluczowe wnioski z

PaD

by Xuekai Zhu,B... o arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.13888.pdf

Głębsze pytania

How does the use of program-aided distillation impact the generalizability of small models

プログラム支援蒸留の使用は、小さなモデルの汎用性にどのような影響を与えるでしょうか？
プログラム支援蒸留（PaD）は、小さなモデルが特定のタスクにおいて優れた推論能力を持つことを可能にします。しかし、このアプローチでは特定の推論形式や問題領域に焦点が当てられるため、他の一般的な能力への適用範囲が制限される可能性があります。例えば、数学的および記号的推論タスクでは効果的である一方で、日常知識や広範囲な理解を必要とする課題に対しては十分な汎用性を提供しづらい場合があります。

What are the potential limitations of relying on programmatic reasoning for complex tasks

プログラマティック推論への依存の潜在的制限は何ですか？
プログラマティック推論は明確でシンプルな構文を持ちますが、それでも非常に複雑なタスクや多様性豊かな問題に対処する際に制約をもたらす可能性があります。例えば、自然言語表現と比べて情報量や柔軟性が不足している場合があります。また、特定形式化された問題やコード形式データ以外では適切に対応できません。その結果、広範囲かつ多岐にわたる認識能力や知識ベース型推理タスク向けの取り組みでは有効であるとは限りません。

How can the principles of PaD be applied to enhance small model performance in broader knowledge-based tasks

PaD の原則はどのようにして広範囲かつ知識ベース型タスクで小さなモデルパフォーマンス向上に応用され得るでしょうか？
PaD の原則は、「自己修正」と「段階ごと検証」から成り立っています。これら原則を利用して小さなモデルパフォーマンス向上戦略全体像中心部分だけ抽出した文章。
Self-Refinement ではエラー フィードバックから学習し精度改善する方法です。
Step-by-Step Verification では生成した個々 ステップ評価 信頼度高く残った ステップ次回 推理完了導く方法です。
これら原則 を活用 広範囲 知識 テスト より良い 成績 達成 可能 考え られます。