論文の概要: Effective Distillation of Table-based Reasoning Ability from LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13182v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 06:49:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 03:07:37.027314
• Title: Effective Distillation of Table-based Reasoning Ability from LLMs
• Title（参考訳）: LLMによるテーブル型推論能力の有効蒸留
• Authors: Bohao Yang, Chen Tang, Kun Zhao, Chenghao Xiao, Chenghua Lin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示している。 その膨大なパラメータサイズと計算能力に対する非常に高い要求は、その実践的な展開に挑戦する。 近年の研究では、LLMの特定の機能、例えば数値的推論は蒸留によってより小さなモデルに移行できることが明らかになっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.35522261002175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of natural language processing tasks. However, their enormous parameter size and extremely high requirements for compute power pose challenges for their practical deployment. Recent research has revealed that specific capabilities of LLMs, such as numerical reasoning, can be transferred to smaller models through distillation. Some studies explore the potential of leveraging LLMs to perform table-based reasoning. However, there has been no prior work focusing on table reasoning skills in smaller models specifically tailored for scientific table-to-text generation tasks. In this paper, we propose a novel table-based reasoning distillation approach, with the aim of distilling LLMs into tailored smaller models. Our experimental results have shown that a 220 million parameter model (Flan-T5-base) fine-tuned using distilled data, not only achieves a significant improvement compared to traditionally fine-tuned baselines, but also surpasses specific LLMs on a scientific table-to-text generation dataset. Our code is available at https://github.com/Bernard-Yang/DistillTableCoT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示している。 しかし、その膨大なパラメータサイズと計算能力に対する非常に高い要求は、その実践的な展開に挑戦する。 近年の研究では、LLMの特定の機能、例えば数値的推論は蒸留によってより小さなモデルに移行できることが明らかになっている。 LLMをテーブルベースの推論に活用する可能性を探る研究もある。 しかし、科学的なテーブル・ツー・テクスチャ生成タスクに特化している小さなモデルでは、テーブル推論スキルに焦点を当てる以前の研究は行われていない。 本稿では, LLMをより小型なモデルに蒸留することを目的とした, テーブル型推論蒸留法を提案する。 実験の結果, 蒸留データを用いた2億2000万のパラメータモデル(Flan-T5-base)が, 従来の微調整ベースラインよりも大幅に改善されているだけでなく, 科学表-テキスト生成データセット上での特定のLCMを超えていることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/Bernard-Yang/DistillTableCoT.comで利用可能です。

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