論文の概要: Augmenting Math Word Problems via Iterative Question Composing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09003v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 06:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 16:51:42.508803
• Title: Augmenting Math Word Problems via Iterative Question Composing
• Title（参考訳）: 反復質問合成による数学語問題の拡張
• Authors: Haoxiong Liu, Andrew Chi-Chih Yao
• Abstract要約: 本稿では,Webデータと合成質問応答ペアを組み合わせたMMIQCデータセットを提案する。 MMIQCはMATH(arXiv:2103.03874)では36.0%の精度で、以前の(モデルサイズ$sim$7B)SOTAより5.8%高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.223779595809275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent progress in improving the mathematical reasoning ability of large language models(LLMs), solving competition-level math problems without the use of external tools remains challenging for open-source LLMs. In this work, we introduce the MMIQC dataset, a mixture of processed web data and synthetic question-response pairs, to equip base models with better mathematical reasoning skills. Mistral-7B-MMIQC, the model obtained by fine-tuning Mistral-7B(arXiv:2310.06825) on MMIQC, achieves 36.0\% accuracy on MATH(arXiv:2103.03874), 5.8\% higher than the previous (model size $\sim$7B) SOTA. Our experiments also show that a large part of the improvement attributes to our novel augmentation method IQC(Iterative Question Composing), where we iteratively ask an LLM to compose new questions from the given seed problems and do rejection sampling from another LLM. MMIQC has now been released on https://huggingface.co/datasets/Vivacem/MMIQC.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)の数学的推論能力の向上が進んでいるが,外部ツールを使わずに競合レベルの数学問題を解くことは,オープンソースのLCMでは難しい課題である。 本研究では,Webデータと合成質問応答ペアを組み合わせたMMIQCデータセットを導入し,より優れた数学的推論技術を備えたベースモデルを提案する。 mistral-7b-mmiqcは、mmiqcでmistral-7b(arxiv:2310.06825)を微調整したモデルで、数学(arxiv:2103.03874)において36.0\%の精度を実現している。 また, 提案手法であるIQC (Iterative Question Composing) の改良属性の大部分が, LLMに対して与えられた種子問題から新たな質問を反復的に作成し, 他のLPMからの拒絶サンプリングを行うものであることを示す。 MMIQCはhttps://huggingface.co/datasets/Vivacem/MMIQCでリリースされた。

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