洞見 - Natural Language Processing - # 大型語言模型推理能力提升

透過從零開始進行可擴展的問題合成來釋放大型語言模型的推理能力

Q: 除了數學推理之外，ScaleQuest 還可以應用於哪些其他領域來提升 LLM 的推理能力？

ScaleQuest 作為一個可擴展的問答資料合成框架，其核心優勢在於能利用較小的開源模型，從零開始合成大量高質量的問答資料。這種能力不僅限於數學推理，還可以應用於許多其他需要推理能力的領域，例如： 科學推理： ScaleQuest 可以用於合成物理、化學、生物等學科的科學問題和解答。例如，可以利用現有的科學教材、論文或網路資源作為訓練資料，訓練模型生成新的科學問題，並利用已有的問題解決模型生成解答。 程式設計： ScaleQuest 可以用於合成程式設計題目和解答，幫助程式設計師提升程式設計能力。例如，可以利用現有的程式設計題庫、開源程式碼或程式設計教學資源作為訓練資料，訓練模型生成新的程式設計題目，並利用程式碼生成模型生成解答。 常識推理： ScaleQuest 可以用於合成常識推理問題和解答，幫助 LLM 更好地理解和運用常識知識。例如，可以利用現有的常識知識庫、新聞報導或故事文本作為訓練資料，訓練模型生成新的常識推理問題，並利用常識推理模型生成解答。 工具規劃： ScaleQuest 可以用於合成需要多步驟規劃和工具使用的問題和解答，例如旅行規劃、食譜生成等。模型可以學習如何根據用户的需求，生成合理的步驟和使用適當的工具來完成任務。 總之，ScaleQuest 的應用場景非常廣泛，任何需要 LLM 具備推理能力的領域，都可以嘗試使用 ScaleQuest 來合成高質量的問答資料，進而提升 LLM 在該領域的推理能力。

Q: 如果使用更大的問題解決模型和更強大的外部 LLM，ScaleQuest 的效能是否會進一步提升？

答案是肯定的。ScaleQuest 的效能很大程度上取決於所使用的問題解決模型和外部 LLM 的能力。 更大的問題解決模型： 使用更大的問題解決模型，意味著模型擁有更强的理解和生成能力，可以處理更複雜的問題，生成更準確、更流暢的解答。 更強大的外部 LLM： 更強大的外部 LLM，例如 GPT-4，在問題優化、答案評估和偏好學習等方面都具有更强的能力，可以幫助 ScaleQuest 生成更優質的問答資料。 具體來說，使用更大的問題解決模型和更強大的外部 LLM 可以帶來以下提升： 生成更難、更多樣化的問題： 更大的模型可以處理更複雜的知識和邏輯關係，從而生成更具挑戰性和多樣性的問題。 生成更準確、更詳細的解答： 更大的模型可以更好地理解問題，並生成更準確、更詳細的解答，甚至可以生成包含多種解題思路的解答。 更有效地進行問題優化和答案評估： 更強大的外部 LLM 可以更準確地判斷問題的難度、清晰度和可解性，並對生成的答案進行更精準的評估，從而篩選出更高質量的問答資料。 然而，使用更大的模型也意味著更高的計算成本和更長的訓練時間。因此，在實際應用中，需要根據具體的需求和資源情況，在模型規模和效能之間做出权衡。

Q: 如何評估合成資料的多樣性和品質，以及如何進一步提升合成資料的品質？

評估合成資料的多樣性和品質是至關重要的，這直接關係到使用這些資料訓練出的 LLM 的效能。以下是一些評估方法和提升品質的建議： 評估方法： 多樣性： 問題類型分佈： 統計分析合成資料中不同問題類型的比例，例如數學推理中的算術、代數、幾何等，確保資料集涵蓋了目標領域的各個方面。 問題複雜度分佈： 分析問題所需的推理步驟、知識點數量等指標，評估資料集在難度上的分佈情況。 語言指標： 使用 BLEU、ROUGE 等指標評估合成問題的語言多樣性，避免出現大量重複或相似的問題。 品質： 可解性： 使用問題解決模型或人工評估合成問題是否可解，是否存在條件缺失、邏輯錯誤等問題。 答案正確性： 評估合成答案的正確性，可以使用模型或人工評估。 推理過程的合理性： 評估合成答案中推理過程的邏輯性、清晰度和完整性，確保模型學習到正確的推理模式。 提升品質的建議： 使用更强大的模型： 更大的問題解決模型和外部 LLM 可以生成更優質的資料，如前所述。 優化訓練資料： 使用更高質量的訓練資料可以提升合成資料的品質。例如，可以使用人工篩選或標註的資料，或者使用來自更權威、更專業的資料來源。 引入多樣性目標： 在訓練過程中，可以引入一些指標來鼓勵模型生成更多樣化的問題，例如 penalize 重複的問題或鼓勵生成不同類型的問題。 人工評估和修正： 人工評估可以發現模型難以察覺的問題，並進行修正，進一步提升資料品質。 持續評估和優化合成資料的多樣性和品質，是提升 LLM 推理能力的關鍵。

核心概念

本文提出了一種名為 ScaleQuest 的新型資料合成方法，該方法利用較小的開源模型從零開始生成大量高質量的推理資料，並透過此方法顯著提升了大型語言模型在數學推理任務上的表現。

摘要

論文概述

本論文介紹了一種名為 ScaleQuest 的新型資料合成方法，旨在提升大型語言模型 (LLM) 的推理能力。該方法著重於從零開始生成大量高質量的推理資料，並利用這些資料對 LLM 進行微調，進而提升其在數學推理任務上的表現。

研究背景

現有的 LLM 推理資料合成方法主要依賴於強大的語言模型（如 GPT-4）來生成問題，但高昂的 API 成本限制了其生成大規模資料的實用性。此外，現有方法生成的資料多樣性有限，難以滿足 LLM 訓練的需求。

ScaleQuest 方法

ScaleQuest 透過以下步驟實現資料合成：

問題微調 (QFT)：利用一小部分問題對問題解決模型進行訓練，以激活其問題生成能力。
問題偏好優化 (QPO)：使用外部 LLM 對生成的初始問題進行優化，重點關注問題的可解性和難度。
問題過濾：對生成的問句進行語言過濾、可解性過濾和難度抽樣，以確保資料品質。
答案生成與獎勵過濾：使用問題解決模型生成多個候選答案，並利用獎勵模型選擇最佳答案。

實驗結果

實驗結果顯示，ScaleQuest 能夠顯著提升 LLM 在數學推理任務上的表現。與現有方法相比，ScaleQuest 在多個基準測試中均取得了顯著的效能提升。此外，ScaleQuest 還展現出良好的可擴展性，隨著資料量的增加，模型的效能持續提升。

結論與未來方向

ScaleQuest 為 LLM 推理資料合成提供了一種低成本、可擴展且高效的方法。未來研究方向包括：

將 ScaleQuest 應用於更廣泛的推理任務，例如科學和競賽程式設計。
持續擴展資料合成規模，探索合成資料的規模法則。
研究 LLM 的自我改進能力，例如合成偏好調整資料以更好地對齊 LLM。

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統計資料

使用 ScaleQuest 合成的資料集包含 100 萬個問題-答案對。
在數學推理基準測試 MATH 上，使用 ScaleQuest 微調的 7B 模型 Qwen2-Math-7B-ScaleQuest 的零樣本準確率達到 73.4%，與 GPT-4-Turbo 的效能相當。
與基線模型相比，ScaleQuest 在多個基準測試中均取得了 29.2% 到 46.4% 的效能提升。
生成 100 萬個資料樣本僅需 522.9 個 GPU 小時，估計雲伺服器租賃成本為 680.8 美元，僅為使用 GPT-4o 生成相同資料成本的 10%。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Unleashing Reasoning Capability of LLMs via Scalable Question Synthesis from Scratch

by Yuyang Ding,... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18693.pdf

Unleashing Reasoning Capability of LLMs via Scalable Question Synthesis from Scratch

深入探究

除了數學推理之外，ScaleQuest 還可以應用於哪些其他領域來提升 LLM 的推理能力？

ScaleQuest 作為一個可擴展的問答資料合成框架，其核心優勢在於能利用較小的開源模型，從零開始合成大量高質量的問答資料。這種能力不僅限於數學推理，還可以應用於許多其他需要推理能力的領域，例如：

科學推理： ScaleQuest 可以用於合成物理、化學、生物等學科的科學問題和解答。例如，可以利用現有的科學教材、論文或網路資源作為訓練資料，訓練模型生成新的科學問題，並利用已有的問題解決模型生成解答。
程式設計： ScaleQuest 可以用於合成程式設計題目和解答，幫助程式設計師提升程式設計能力。例如，可以利用現有的程式設計題庫、開源程式碼或程式設計教學資源作為訓練資料，訓練模型生成新的程式設計題目，並利用程式碼生成模型生成解答。
常識推理： ScaleQuest 可以用於合成常識推理問題和解答，幫助 LLM 更好地理解和運用常識知識。例如，可以利用現有的常識知識庫、新聞報導或故事文本作為訓練資料，訓練模型生成新的常識推理問題，並利用常識推理模型生成解答。
工具規劃： ScaleQuest 可以用於合成需要多步驟規劃和工具使用的問題和解答，例如旅行規劃、食譜生成等。模型可以學習如何根據用户的需求，生成合理的步驟和使用適當的工具來完成任務。
總之，ScaleQuest 的應用場景非常廣泛，任何需要 LLM 具備推理能力的領域，都可以嘗試使用 ScaleQuest 來合成高質量的問答資料，進而提升 LLM 在該領域的推理能力。

如果使用更大的問題解決模型和更強大的外部 LLM，ScaleQuest 的效能是否會進一步提升？

答案是肯定的。ScaleQuest 的效能很大程度上取決於所使用的問題解決模型和外部 LLM 的能力。

更大的問題解決模型： 使用更大的問題解決模型，意味著模型擁有更强的理解和生成能力，可以處理更複雜的問題，生成更準確、更流暢的解答。
更強大的外部 LLM： 更強大的外部 LLM，例如 GPT-4，在問題優化、答案評估和偏好學習等方面都具有更强的能力，可以幫助 ScaleQuest 生成更優質的問答資料。
具體來說，使用更大的問題解決模型和更強大的外部 LLM 可以帶來以下提升：

生成更難、更多樣化的問題： 更大的模型可以處理更複雜的知識和邏輯關係，從而生成更具挑戰性和多樣性的問題。
生成更準確、更詳細的解答： 更大的模型可以更好地理解問題，並生成更準確、更詳細的解答，甚至可以生成包含多種解題思路的解答。
更有效地進行問題優化和答案評估： 更強大的外部 LLM 可以更準確地判斷問題的難度、清晰度和可解性，並對生成的答案進行更精準的評估，從而篩選出更高質量的問答資料。
然而，使用更大的模型也意味著更高的計算成本和更長的訓練時間。因此，在實際應用中，需要根據具體的需求和資源情況，在模型規模和效能之間做出权衡。

如何評估合成資料的多樣性和品質，以及如何進一步提升合成資料的品質？

評估合成資料的多樣性和品質是至關重要的，這直接關係到使用這些資料訓練出的 LLM 的效能。以下是一些評估方法和提升品質的建議：
評估方法：

多樣性：

問題類型分佈： 統計分析合成資料中不同問題類型的比例，例如數學推理中的算術、代數、幾何等，確保資料集涵蓋了目標領域的各個方面。
問題複雜度分佈：  分析問題所需的推理步驟、知識點數量等指標，評估資料集在難度上的分佈情況。
語言指標： 使用 BLEU、ROUGE 等指標評估合成問題的語言多樣性，避免出現大量重複或相似的問題。


品質：

可解性：  使用問題解決模型或人工評估合成問題是否可解，是否存在條件缺失、邏輯錯誤等問題。
答案正確性：  評估合成答案的正確性，可以使用模型或人工評估。
推理過程的合理性：  評估合成答案中推理過程的邏輯性、清晰度和完整性，確保模型學習到正確的推理模式。
提升品質的建議：

使用更强大的模型：  更大的問題解決模型和外部 LLM 可以生成更優質的資料，如前所述。
優化訓練資料：  使用更高質量的訓練資料可以提升合成資料的品質。例如，可以使用人工篩選或標註的資料，或者使用來自更權威、更專業的資料來源。
引入多樣性目標：  在訓練過程中，可以引入一些指標來鼓勵模型生成更多樣化的問題，例如 penalize 重複的問題或鼓勵生成不同類型的問題。
人工評估和修正：  人工評估可以發現模型難以察覺的問題，並進行修正，進一步提升資料品質。
持續評估和優化合成資料的多樣性和品質，是提升 LLM 推理能力的關鍵。