論文の概要: MetaMath: Bootstrap Your Own Mathematical Questions for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12284v3
• Date: Mon, 9 Oct 2023 16:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 03:41:41.263542
• Title: MetaMath: Bootstrap Your Own Mathematical Questions for Large Language Models
• Title（参考訳）: metamath: 大きな言語モデルのための数学的質問をブートストラップする
• Authors: Longhui Yu, Weisen Jiang, Han Shi, Jincheng Yu, Zhengying Liu, Yu Zhang, James T. Kwok, Zhenguo Li, Adrian Weller, Weiyang Liu
• Abstract要約: 数学的推論を専門とする微調整言語モデルであるMetaMathを提案する。 具体的には、余分な知識を伴わずに複数の視点から質問を書き換えることで、数学的質問をブートストラップすることから始める。 私たちは、すべてのMetaMathQAデータセット、異なるモデルサイズを持つMetaMathモデル、パブリック使用のためのトレーニングコードをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.71699322751327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have pushed the limits of natural language understanding and exhibited excellent problem-solving ability. Despite the great success, most existing open-source LLMs (e.g., LLaMA-2) are still far away from satisfactory for solving mathematical problem due to the complex reasoning procedures. To bridge this gap, we propose MetaMath, a fine-tuned language model that specializes in mathematical reasoning. Specifically, we start by bootstrapping mathematical questions by rewriting the question from multiple perspectives without extra knowledge, which results in a new dataset called MetaMathQA. Then we fine-tune the LLaMA-2 models on MetaMathQA. Experimental results on two popular benchmarks (i.e., GSM8K and MATH) for mathematical reasoning demonstrate that MetaMath outperforms a suite of open-source LLMs by a significant margin. Our MetaMath-7B model achieves 66.4% on GSM8K and 19.4% on MATH, exceeding the state-of-the-art models of the same size by 11.5% and 8.7%. Particularly, MetaMath-70B achieves an accuracy of 82.3% on GSM8K, slightly better than GPT-3.5-Turbo. We release all the MetaMathQA dataset, the MetaMath models with different model sizes and the training code for public use.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は自然言語理解の限界を押し上げ、優れた問題解決能力を示した。 大きな成功にもかかわらず、既存のオープンソース LLM (例: LLaMA-2) は、複雑な推論手順による数学的問題の解決にはまだ満足できない。 このギャップを埋めるために,数学的推論を専門とする微調整言語モデルMetaMathを提案する。 具体的には、余分な知識を伴わずに複数の視点から質問を書き換えることで、数学的質問をブートストラップすることから始めます。 次に、メタマスQA上でLLaMA-2モデルを微調整する。 数学的推論のための2つの人気のあるベンチマーク(GSM8KとMATH)の実験結果によると、MetaMathはオープンソースのLLMのスイートよりも大幅に優れていた。 我々のMetaMath-7Bモデルは、GSM8Kで66.4%、MATHで19.4%を達成し、同じサイズの最先端モデルの11.5%と8.7%を上回った。 特にMetaMath-70BはGSM8Kで82.3%の精度を達成しており、GPT-3.5-Turboより若干優れている。 私たちは、すべてのMetaMathQAデータセット、異なるモデルサイズを持つMetaMathモデル、パブリック使用のためのトレーニングコードをリリースします。

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