論文の概要: SEGO: Sequential Subgoal Optimization for Mathematical Problem-Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12960v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 17:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 13:44:46.927768
• Title: SEGO: Sequential Subgoal Optimization for Mathematical Problem-Solving
• Title（参考訳）: SEGO: 数学的問題解決のための逐次部分最適化
• Authors: Xueliang Zhao, Xinting Huang, Wei Bi, Lingpeng Kong
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能の大幅な進歩を導いた。 数学的問題を解く能力を高めるために,textbfSEquential subtextbfGoal textbfOptimization (SEGO) という新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.38649623473626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have driven substantial progress in artificial intelligence in recent years, exhibiting impressive capabilities across a wide range of tasks, including mathematical problem-solving. Inspired by the success of subgoal-based methods, we propose a novel framework called \textbf{SE}quential sub\textbf{G}oal \textbf{O}ptimization (SEGO) to enhance LLMs' ability to solve mathematical problems. By establishing a connection between the subgoal breakdown process and the probability of solving problems, SEGO aims to identify better subgoals with theoretical guarantees. Addressing the challenge of identifying suitable subgoals in a large solution space, our framework generates problem-specific subgoals and adjusts them according to carefully designed criteria. Incorporating these optimized subgoals into the policy model training leads to significant improvements in problem-solving performance. We validate SEGO's efficacy through experiments on two benchmarks, GSM8K and MATH, where our approach outperforms existing methods, highlighting the potential of SEGO in AI-driven mathematical problem-solving. Data and code associated with this paper will be available at https://github.com/zhaoxlpku/SEGO
• Abstract（参考訳）: 近年、Large Language Models (LLM) は人工知能の大幅な進歩を導いており、数学的な問題解決を含む幅広いタスクで優れた能力を発揮している。 サブゴール法の成功に触発されて,数理問題を解くための LLM の能力を高めるための新しいフレームワークである \textbf{SE}quential sub\textbf{G}oal \textbf{O}ptimization (SEGO) を提案する。 サブゴール分解プロセスと問題解決の確率の関連を確立することで、SEGOは理論的な保証でより良いサブゴールを特定することを目指している。 大規模なソリューション空間において適切なサブゴールを特定するという課題に対処するため,我々のフレームワークは問題固有のサブゴールを生成し,慎重に設計された基準に従って調整する。 これらの最適化されたサブゴールをポリシーモデルトレーニングに組み込むことで、問題解決のパフォーマンスが大幅に向上する。 我々は,本手法が既存の手法を上回っているgsm8kとmathの2つのベンチマークを用いてsegoの有効性を検証し,aiによる数学的問題解決におけるsegoの可能性を強調した。 この論文に関連するデータとコードは、https://github.com/zhaoxlpku/segoで入手できる。

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