Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distilling Reasoning Capabilities into Smaller Language Models

論文の概要: Distilling Reasoning Capabilities into Smaller Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00193v2
Date: Thu, 18 May 2023 04:44:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-05-19 20:31:57.861437
Title: Distilling Reasoning Capabilities into Smaller Language Models
Title（参考訳）: より小さな言語モデルへの蒸留推論能力
Authors: Kumar Shridhar, Alessandro Stolfo, Mrinmaya Sachan
Abstract要約: 思考の連鎖(CoT)のようなステップバイステップの推論アプローチは、大規模言語モデルにおける推論能力の誘導に非常に効果的であることが証明されている。しかし、CoTアプローチの成功は基本的にモデルのサイズに結びついており、CoTを機能させるためには数十億のパラメータスケールモデルが必要であることが多い。本研究では,大規模モデルのCoT推論能力を段階的に活用し,これらの能力をより小さなモデルに蒸留する知識蒸留手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 83.66051257039763
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Step-by-step reasoning approaches like chain of thought (CoT) have proved to be very effective in inducing reasoning capabilities in large language models. However, the success of the CoT approach is fundamentally tied to the model size, and billion parameter-scale models are often needed to get CoT to work. In this paper, we propose a knowledge distillation approach that leverages the step-by-step CoT reasoning capabilities of larger models and distills these abilities into smaller models. In this work, we propose an alternative reasoning scheme, Socratic CoT, that learns a decomposition of the original problem into a sequence of subproblems and uses it to guide the intermediate reasoning steps. We use Socratic CoT to train a combination of two small distilled models: a problem decomposer and a subproblem solver. In practice, given a new problem, the two distilled models work in sync to decompose and solve complex problems. On multiple reasoning datasets (GSM8K, StrategyQA, and SVAMP), our proposed distillation strategies boosts the performance of smaller models over 70% compared to the baselines. Finally, we investigate when Socratic CoT is an effective alternative to CoT, demonstrating cases where a much smaller model (GPT-2 large) can outperform a 10X larger model (GPT-3 6B). Our code is available here: https://github.com/kumar-shridhar/Distiiling-LM
Abstract（参考訳）: 思考の連鎖(CoT)のようなステップバイステップの推論アプローチは、大規模言語モデルにおける推論能力の誘導に非常に効果的であることが証明されている。しかし、CoTアプローチの成功は基本的にモデルのサイズに結びついており、CoTを機能させるためには数十億のパラメータスケールモデルが必要であることが多い。本稿では,大規模モデルのCoT推論能力を段階的に活用し,これらの能力をより小さなモデルに蒸留する知識蒸留手法を提案する。そこで本研究では,元の問題を一連の部分問題に分解し,それを用いて中間的推論ステップを導く,代替的推論スキームであるsocratic cotを提案する。我々は、Socratic CoTを使って、2つの小さな蒸留モデル(問題解法とサブプロブレム解法)を訓練する。実際には、新しい問題が発生すると、2つの蒸留モデルが同期して、複雑な問題を分解し、解決する。複数の推論データセット(GSM8K,StrategyQA,SVAMP)では,提案した蒸留手法により,ベースラインに比べて70%以上の小型モデルの性能が向上する。最後に,Socratic CoTがCoTの有効な代替品である場合について検討し,より小さなモデル (GPT-2 large) が10倍のモデル (GPT-3 6B) より優れていることを示す。私たちのコードはこちらで入手可能です。

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