Fugu-MT 論文翻訳(概要): SciGLM: Training Scientific Language Models with Self-Reflective Instruction Annotation and Tuning

論文の概要: SciGLM: Training Scientific Language Models with Self-Reflective Instruction Annotation and Tuning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07950v2
Date: Tue, 12 Mar 2024 18:34:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 17:58:42.563167
Title: SciGLM: Training Scientific Language Models with Self-Reflective Instruction Annotation and Tuning
Title（参考訳）: SciGLM:自己表現型科学言語モデルの学習指示アノテーションとチューニング
Authors: Dan Zhang and Ziniu Hu and Sining Zhoubian and Zhengxiao Du and Kaiyu Yang and Zihan Wang and Yisong Yue and Yuxiao Dong and Jie Tang
Abstract要約: SciGLMは、大学レベルの科学的推論を行うことができる科学言語モデルのスイートである。本研究では, 自己回帰的指示アノテーションの枠組みを適用し, 難解な科学的問題に対する段階的推論を生成する。言語モデルのChatGLMをSciInstructで微調整し、科学的および数学的推論能力を向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 60.14510984576027
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promise in assisting scientific discovery. However, such applications are currently limited by LLMs' deficiencies in understanding intricate scientific concepts, deriving symbolic equations, and solving advanced numerical calculations. To bridge these gaps, we introduce SciGLM, a suite of scientific language models able to conduct college-level scientific reasoning. Central to our approach is a novel self-reflective instruction annotation framework to address the data scarcity challenge in the science domain. This framework leverages existing LLMs to generate step-by-step reasoning for unlabelled scientific questions, followed by a process of self-reflective critic-and-revise. Applying this framework, we curated SciInstruct, a diverse and high-quality dataset encompassing physics, chemistry, math, and formal proofs. We fine-tuned the ChatGLM family of language models with SciInstruct, enhancing their scientific and mathematical reasoning capabilities. Remarkably, the SciGLM consistently improves both the base model (ChatGLM3-6B-Base) by 4.87% and larger-scale models (32B) by 2.67%, without sacrificing the language understanding capabilities of the base model. This makes SciGLM a suitable foundational model to facilitate diverse scientific discovery tasks. For the benefit of the wider research community, we release SciInstruct, and SciGLM, alongside a self-reflective framework and fine-tuning code at https://github.com/THUDM/SciGLM.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、科学的な発見を支援することを約束している。しかしながら、そのような応用は、複雑な科学概念の理解、記号方程式の導出、高度な数値計算の解法におけるLLMの欠陥によって制限されている。これらのギャップを埋めるために、大学レベルの科学的推論を行うことができる科学言語モデルのセットであるSciGLMを紹介します。我々のアプローチの中心は、科学領域におけるデータ不足問題に対処するための、新しい自己表現型命令アノテーションフレームワークである。このフレームワークは、既存のLCMを活用して、未解決の科学的問題に対するステップバイステップの推論を生成し、その後、自己反省的な批判と修正のプロセスが続く。このフレームワークを適用して、物理、化学、数学、公式証明を含む多種多様な高品質なデータセットであるSciInstructをキュレートした。言語モデルのChatGLMをSciInstructで微調整し、科学的および数学的推論能力を向上した。 SciGLMはベースモデル(ChatGLM3-6B-Base)を4.87%、大規模モデル(32B)を2.67%改善し、ベースモデルの言語理解能力を犠牲にしている。これにより、SciGLMは多様な科学的発見タスクを促進するのに適した基礎モデルとなる。より広い研究コミュニティの利益のために、私たちはSciInstructとSciGLMをリリースし、 https://github.com/THUDM/SciGLM.comで自己修正フレームワークと微調整コードを公開します。

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