論文の概要: SciInstruct: a Self-Reflective Instruction Annotated Dataset for Training Scientific Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07950v3
• Date: Mon, 18 Nov 2024 05:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:52.268749
• Title: SciInstruct: a Self-Reflective Instruction Annotated Dataset for Training Scientific Language Models
• Title（参考訳）: SciInstruct:科学言語モデルの学習のための自己表現型指導アノテーションデータセット
• Authors: Dan Zhang, Ziniu Hu, Sining Zhoubian, Zhengxiao Du, Kaiyu Yang, Zihan Wang, Yisong Yue, Yuxiao Dong, Jie Tang,
• Abstract要約: 我々はSciInstructを紹介した。SciInstructは、大学レベルの科学的推論が可能な科学言語モデルを訓練するための科学指導スイートである。 我々は、物理学、化学、数学、公式な証明を含む多種多様な高品質なデータセットをキュレートした。 SciInstructの有効性を検証するため、SciInstruct、すなわちChatGLM3(6Bと32B)、Llama3-8B-Instruct、Mistral-7B: MetaMathを用いて言語モデルを微調整した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.96527452844273
• License:
• 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 SciInstruct, a suite of scientific instructions for training scientific language models capable of 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 a diverse and high-quality dataset encompassing physics, chemistry, math, and formal proofs. We analyze the curated SciInstruct from multiple interesting perspectives (e.g., domain, scale, source, question type, answer length, etc.). To verify the effectiveness of SciInstruct, we fine-tuned different language models with SciInstruct, i.e., ChatGLM3 (6B and 32B), Llama3-8B-Instruct, and Mistral-7B: MetaMath, enhancing their scientific and mathematical reasoning capabilities, without sacrificing the language understanding capabilities of the base model. We release all codes and SciInstruct 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が可能な科学言語モデルを訓練するための一連の科学的なインストラクションであるSciInstructを紹介した。 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。 この枠組みを適用して、物理学、化学、数学、公式な証明を含む多種多様な高品質なデータセットをキュレートした。 複数の興味深い視点(例えば、ドメイン、スケール、ソース、質問タイプ、回答の長さなど)から、キュレートされたSciInstructを分析します。 SciInstructの有効性を検証するために,SciInstruct,すなわちChatGLM3 (6Bおよび32B), Llama3-8B-Instruct, Mistral-7B: MetaMathを用いて,基礎モデルの言語理解能力を犠牲にすることなく,その科学的および数学的推論能力を向上した。 すべてのコードとSciInstructをhttps://github.com/THUDM/SciGLM.comでリリースします。

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