論文の概要: ArthModel: Enhance Arithmetic Skills to Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18609v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 15:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 16:07:15.450768
• Title: ArthModel: Enhance Arithmetic Skills to Large Language Model
• Title（参考訳）: arthmodel: 大きな言語モデルへの算術スキルの拡張
• Authors: Yingdi Guo
• Abstract要約: この作業は、さまざまな思考方法、トレーニング方法、言語モデルの使用方法を提供します。 コードとモデルはurlhttps://www.eteced.com/eteced/arithmetic_finetuning_v1でリリースされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: With the great success of ChatGPT, the research of large language models has become increasingly popular. However, the models have several limitations, such as toxicity and pool performance of arithmetic solving. Meanwhile, LLM may have some potential abilities that have yet to be exploited. In this paper, we choose a different way to enhance the arithmetic ability of LLM. We propose to train LLM to generate a postfix expression related to the arithmetic problem and incorporate it with small pretrained models. Moreover, this small model transfers the token embeddings into real dense numbers and invokes native functions of a deep learning platform to get the correct answer. To generate the final result, we propose prompt injection for adding the result outputs by the small model to LLM. This work provides different ways of thinking, training and using a language model. The codes and models will be released at \url{https://github.com/eteced/arithmetic_finetuning_v1}.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTの成功により、大規模言語モデルの研究はますます人気が高まっている。 しかし、このモデルには、有毒性や算術解のプール性能など、いくつかの制限がある。 一方、LLMには、まだ利用されていない潜在的な能力があるかもしれない。 本稿では,llmの演算能力を高めるための異なる方法を選択する。 我々は,算術問題に関連するポストフィックス式を生成するためにLLMを訓練し,それを小さな事前学習モデルに組み込むことを提案する。 さらに、この小さなモデルはトークンの埋め込みを実際の高密度な数に転送し、ディープラーニングプラットフォームのネイティブ関数を呼び出して正しい答えを得る。 最終結果を生成するために,小モデルによる結果出力をllmに追加するためのプロンプトインジェクションを提案する。 この作業は、異なる思考方法、トレーニング方法、言語モデルの使用方法を提供します。 コードとモデルは \url{https://github.com/eteced/arithmetic_finetuning_v1} でリリースされる。

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