論文の概要: Symbolic Chain-of-Thought Distillation: Small Models Can Also "Think" Step-by-Step

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14050v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 20:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 17:22:00.032290
• Title: Symbolic Chain-of-Thought Distillation: Small Models Can Also "Think" Step-by-Step
• Title（参考訳）: シンボリック・チェーン・オブ・サート蒸留:小さなモデルでもステップバイステップが可能
• Authors: Liunian Harold Li, Jack Hessel, Youngjae Yu, Xiang Ren, Kai-Wei Chang, Yejin Choi
• Abstract要約: 思考の連鎖は、素数大言語モデルに彼らの予測の合理化を口頭で示すよう促す。 オーダーオブマグニチュードの小さなモデルでも、チェーンオブ思想のプロンプトの恩恵を受けられることを示す。 そこで我々は,より大規模な教師モデルから抽出した合理化に基づいて,より小さな学生モデルを訓練する方法であるChain-of-Thought Distillation (SCoTD)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.6144270732363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chain-of-thought prompting (e.g., "Let's think step-by-step") primes large language models to verbalize rationalization for their predictions. While chain-of-thought can lead to dramatic performance gains, benefits appear to emerge only for sufficiently large models (beyond 50B parameters). We show that orders-of-magnitude smaller models (125M -- 1.3B parameters) can still benefit from chain-of-thought prompting. To achieve this, we introduce Symbolic Chain-of-Thought Distillation (SCoTD), a method to train a smaller student model on rationalizations sampled from a significantly larger teacher model. Experiments across several commonsense benchmarks show that: 1) SCoTD enhances the performance of the student model in both supervised and few-shot settings, and especially for challenge sets; 2) sampling many reasoning chains per instance from the teacher is paramount; and 3) after distillation, student chain-of-thoughts are judged by humans as comparable to the teacher, despite orders of magnitude fewer parameters. We test several hypotheses regarding what properties of chain-of-thought samples are important, e.g., diversity vs. teacher likelihood vs. open-endedness. We release our corpus of chain-of-thought samples and code.
• Abstract（参考訳）: 思考の連鎖(例えば、Let's Thinkby-step)は、大きな言語モデルを素数化し、それらの予測に対する合理化を言語化する。 チェーンオブ思考は劇的なパフォーマンス向上をもたらす可能性があるが、十分な大きなモデル(50Bパラメータ以外)に対してのみメリットが現れるようだ。 桁違いに小さいモデル(125m～1.3bのパラメータ)でも、チェーン・オブ・マイント・プロンプトの恩恵を受けられることを示した。 そこで本研究では,より大きい教師モデルから抽出した合理化について,より小さな学生モデルを訓練する方法であるscotd(symbolic chain-of-thought distillation)を提案する。 いくつかのCommonsenseベンチマークの実験では、こう示されています。 1) SCoTDは, 教師付き, 少数ショット設定, 特に課題セットにおいて, 学生モデルの性能を向上させる。 2)教師からインスタンス毎の推論チェーンをサンプリングすることが最重要である。 3) 蒸留後, 学生の思考連鎖は, 桁違いなパラメーターにもかかわらず, 教師に匹敵するものと判断される。 例えば、多様性対教師の確率対オープン・ディペンデントネスなど、チェーン・オブ・ソート・サンプルのどの特性が重要であるかという仮説をいくつか検証する。 チェーンオブ思考のサンプルとコードのコーパスをリリースします。

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