論文の概要: Breaking Language Barriers in Multilingual Mathematical Reasoning: Insights and Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20246v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 06:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 10:35:25.496562
• Title: Breaking Language Barriers in Multilingual Mathematical Reasoning: Insights and Observations
• Title（参考訳）: 多言語数学的推論における言語バリアの破壊:洞察と観察
• Authors: Nuo Chen, Zinan Zheng, Ning Wu, Linjun Shou, Ming Gong, Yangqiu Song, Dongmei Zhang, Jia Li
• Abstract要約: 本稿では, マルチリンガル数学推論 (xMR) LLM の探索と学習の先駆者である。 翻訳を利用して,最初の多言語数学推論命令データセットMGSM8KInstructを構築した。 我々は、MathOctopusという名の強力なxMR LLMを構築するための異なるトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.18628502900035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing research predominantly focuses on developing powerful language learning models (LLMs) for mathematical reasoning within monolingual languages, with few explorations in preserving efficacy in a multilingual context. To bridge this gap, this paper pioneers exploring and training powerful Multilingual Math Reasoning (xMR) LLMs. Firstly, by utilizing translation, we construct the first multilingual math reasoning instruction dataset, MGSM8KInstruct, encompassing ten distinct languages, thus addressing the issue of training data scarcity in xMR tasks. Based on the collected dataset, we propose different training strategies to build powerful xMR LLMs, named MathOctopus, notably outperform conventional open-source LLMs and exhibit superiority over ChatGPT in few-shot scenarios. Notably, MathOctopus-13B reaches 47.6% accuracy which exceeds ChatGPT 46.3% on MGSM testset. Beyond remarkable results, we unearth several pivotal observations and insights from extensive experiments: (1) When extending the rejection sampling strategy to the multilingual context, it proves effective for model performances, albeit limited. (2) Employing parallel corpora for math Supervised Fine-Tuning (SFT) across multiple languages not only significantly enhances model performance multilingually but also elevates their monolingual performance. This indicates that crafting multilingual corpora can be regarded as a vital strategy for enhancing model performance in a specific language, especially in mathematical reasoning tasks. For instance, MathOctopus-7B improves its counterparts that trained on English from 42.2% to 50.8% on GSM8K testset.
• Abstract（参考訳）: 既存の研究は主に、単言語言語における数学的推論のための強力な言語学習モデル(llm)の開発に焦点を当てている。 このギャップを埋めるために, マルチリンガル数学推論 (xMR) LLM の探索と訓練を行った。 まず,多言語数学推論指導データセットmgsm8kinstructを構築し,10個の異なる言語を包含することで,xmrタスクにおけるデータ不足の学習問題に対処する。 収集したデータセットに基づいて,MathOctopusという名の強力なxMR LLMを構築するための異なるトレーニング戦略を提案する。 特にMathOctopus-13Bの精度は47.6%に達し、MGSMテストセットのChatGPT 46.3%を超えている。 1) 拒否的サンプリング戦略を多言語文脈に拡張すると, モデルの性能に有効であることが証明されるが, 限定的である。 2) 複数の言語にまたがる並列コーパス (SFT) の利用は, モデル性能を多言語的に向上させるだけでなく, モノリンガル性能も向上させる。 これは,多言語コーパスの作成が,特に数学的推論タスクにおいて,特定の言語におけるモデル性能を高める上で重要な戦略であることを示す。 例えば、mathoctopus-7bは、gsm8kテストセットで42.2%から50.8%に向上した。

関連論文リスト

• Language Imbalance Driven Rewarding for Multilingual Self-improving [35.1576728251478]
  大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。 この不均衡は、より広範なアプリケーションを制限する一方で、言語間の自然な選好ランキングを生成する。 我々は、支配的言語と非支配的言語との間の固有の不均衡を報酬信号として活用する、$textitLanguage Im Balance Driven Rewarding$を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T16:32:05Z)
• FuxiTranyu: A Multilingual Large Language Model Trained with Balanced Data [39.54285525397304]
  We present FuxiTranyu, a open-source multilingual model for large language model (LLMs)。 ベースモデルであるFuxiTranyu-8Bは80億のパラメータを持ち、微妙にバランスの取れた多言語データに基づいてスクラッチから訓練されている。 幅広い多言語ベンチマークの実験は、フキシトラユの競争性能を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T16:34:56Z)
• DeMuX: Data-efficient Multilingual Learning [57.37123046817781]
  DEMUXは、大量の重複しない多言語データからラベルを付けるための正確なデータポイントを規定するフレームワークである。 エンドツーエンドのフレームワークは言語に依存しず、モデル表現を記述し、多言語的ターゲット設定をサポートしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T20:09:08Z)
• The Skipped Beat: A Study of Sociopragmatic Understanding in LLMs for 64 Languages [17.055109973224265]
  SPARROWは言語間社会プラグマティックな意味(SM)理解に特化して設計された広範囲なベンチマークである。 SPARROWは、6つの主要カテゴリ(例えば、反社会的言語検出、感情認識)にわたる13のタスクタイプをカバーする169のデータセットで構成されている。 本研究では,SPARROWにおける多言語事前訓練型言語モデル(mT5など)と命令調整型LLM(BLOOMZ, ChatGPTなど)の性能を,微調整,ゼロショット,少数ショット学習により評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T04:22:44Z)
• Baichuan 2: Open Large-scale Language Models [51.56361715162972]
  我々は、70億と13億のパラメータを含む大規模な多言語言語モデルであるBaichuan 2を、2.6兆のトークン上でスクラッチからトレーニングする。 Baichuan 2は、MMLU、CMMLU、GSM8K、HumanEvalなどの公開ベンチマークで、同様のサイズの他のオープンソースモデルにマッチするか、より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T04:13:22Z)
• Extrapolating Large Language Models to Non-English by Aligning Languages [109.09051737966178]
  既存の大きな言語モデルは、異なる言語間で異なる能力を示す。 本稿では,言語間のセマンティックアライメントを構築することで,英語以外の言語に事前学習したLLMを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T13:32:06Z)
• PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model [57.64420154135178]
  我々は6400億(B)トークンでトレーニングされた多言語大言語モデル(LLM)であるPolyLMについて述べる。 その多言語的能力を高めるために,1) バイリンガルデータをトレーニングデータに統合し,2) 事前学習中に英語以外のデータの比率を30%から60%に引き上げるカリキュラム学習戦略を採用する。 さらに,モデル微調整のために,132.7Kの多言語命令を自動的に生成する多言語自己指示手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T09:00:37Z)
• Cross-lingual Machine Reading Comprehension with Language Branch Knowledge Distillation [105.41167108465085]
  言語間機械読解(CLMRC)は、ローソース言語に大規模なデータセットがないため、依然として難しい問題である。 本稿では,Language Branch Machine Reading (LBMRC) という新しい拡張手法を提案する。 LBMRCは、個々の言語に精通したMultiple Machine Read comprehension (MRC)モデルを訓練する。 複数の言語分岐モデルから全ての対象言語に対する単一モデルへのアマルガメート知識の多言語蒸留アプローチを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:12:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。