論文の概要: Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06585v2
• Date: Tue, 12 Dec 2023 23:16:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 12:29:14.921698
• Title: Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models
• Title（参考訳）: 人間のデータを超えた: 言語モデルによる問題解決のための自己学習のスケーリング
• Authors: Avi Singh, John D. Co-Reyes, Rishabh Agarwal, Ankesh Anand, Piyush Patil, Peter J. Liu, James Harrison, Jaehoon Lee, Kelvin Xu, Aaron Parisi, Abhishek Kumar, Alex Alemi, Alex Rizkowsky, Azade Nova, Ben Adlam, Bernd Bohnet, Gamaleldin Elsayed, Hanie Sedghi, Igor Mordatch, Isabelle Simpson, Izzeddin Gur, Jasper Snoek, Jeffrey Pennington, Jiri Hron, Kathleen Kenealy, Kevin Swersky, Kshiteej Mahajan, Laura Culp, Lechao Xiao, Maxwell L. Bileschi, Noah Constant, Roman Novak, Rosanne Liu, Tris Warkentin, Yundi Qian, Ethan Dyer, Behnam Neyshabur, Jascha Sohl-Dickstein, Noah Fiedel
• Abstract要約: 人為的なデータに基づく微調整言語モデル(LM)が普及している。 我々は、スカラーフィードバックにアクセス可能なタスクにおいて、人間のデータを超えることができるかどうか検討する。 ReST$EM$はモデルサイズに好適にスケールし、人間のデータのみによる微調整を大幅に上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.48781187246347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Fine-tuning language models~(LMs) on human-generated data remains a prevalent practice. However, the performance of such models is often limited by the quantity and diversity of high-quality human data. In this paper, we explore whether we can go beyond human data on tasks where we have access to scalar feedback, for example, on math problems where one can verify correctness. To do so, we investigate a simple self-training method based on expectation-maximization, which we call ReST$^{EM}$, where we (1) generate samples from the model and filter them using binary feedback, (2) fine-tune the model on these samples, and (3) repeat this process a few times. Testing on advanced MATH reasoning and APPS coding benchmarks using PaLM-2 models, we find that ReST$^{EM}$ scales favorably with model size and significantly surpasses fine-tuning only on human data. Overall, our findings suggest self-training with feedback can substantially reduce dependence on human-generated data.
• Abstract（参考訳）: 人間の生成したデータに対する微調整言語モデル~(lms)が普及している。 しかし、これらのモデルの性能はしばしば高品質な人間のデータの量と多様性によって制限される。 本稿では,スカラーフィードバックにアクセスできるタスク,例えば正当性を検証できる数学問題において,人間のデータを超えることができるかどうかを考察する。 そこで我々は,(1)モデルからサンプルを生成し,二元フィードバックを用いてフィルタリングし,(2)これらのサンプル上でモデルを微調整し,(3)このプロセスを数回繰り返す。 PaLM-2モデルを用いた高度なMATH推論とAPPS符号化ベンチマークを用いて、ReST$^{EM}$はモデルサイズに好適にスケールし、人間のデータのみによる微調整を大幅に上回る。 総じて,フィードバックによる自己学習は,人間生成データへの依存を大幅に低減できることが示唆された。

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