論文の概要: Multi-step Problem Solving Through a Verifier: An Empirical Analysis on Model-induced Process Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02658v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 19:33:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:00:02.884597
• Title: Multi-step Problem Solving Through a Verifier: An Empirical Analysis on Model-induced Process Supervision
• Title（参考訳）: 検証器による多段階問題の解法--モデル誘起プロセススーパービジョンの実証分析
• Authors: Zihan Wang, Yunxuan Li, Yuexin Wu, Liangchen Luo, Le Hou, Hongkun Yu, Jingbo Shang,
• Abstract要約: データキュレーションを自動化する新しい手法であるMiPS(Model-induced Process Supervision)を導入する。 MiPSは、推論モデルを通じてこの解の完了をサンプリングし、正しい完了の比率として定義される精度を得ることによって中間段階を注釈する。 提案手法は,算数および符号化タスクにおける PaLM 2 の性能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.984680166762345
• License:
• Abstract: Process supervision, using a trained verifier to evaluate the intermediate steps generated by a reasoner, has demonstrated significant improvements in multi-step problem solving. In this paper, to avoid the expensive effort of human annotation on the verifier training data, we introduce Model-induced Process Supervision (MiPS), a novel method for automating data curation. MiPS annotates an intermediate step by sampling completions of this solution through the reasoning model, and obtaining an accuracy defined as the proportion of correct completions. Inaccuracies of the reasoner would cause MiPS underestimating the accuracy of intermediate steps, therefore, we suggest and empirically show that verification focusing on high predicted scores of the verifier shall be preferred over that of low predicted scores, contrary to prior observations on human curated data. Our approach significantly improves the performance of PaLM 2 on math and coding tasks (accuracy +0.67% on GSM8K, +4.16% on MATH, +0.92% on MBPP compared with an output supervision trained verifier). Additionally, our study demonstrates that the verifier exhibits strong generalization ability across different reasoning models.
• Abstract（参考訳）: プロセス監視は、学習された検証器を用いて、推論器が生成する中間ステップを評価することで、多段階問題解決の大幅な改善を実証している。 本稿では,検証者学習データに対する人為的アノテーションのコスト負担を回避するために,データキュレーションを自動化する新しい手法であるモデル誘発プロセススーパービジョン(MiPS)を紹介する。 MiPSは、推論モデルを通じてこの解の完了をサンプリングし、正しい完了の比率として定義される精度を得ることによって中間段階を注釈する。 中間段階の精度をMIPSが過小評価する原因となる原因として,検証者の高い予測スコアに着目した検証が,ヒトのキュレートされたデータに対する先行観測と対照的に,低い予測スコアの検証よりも優先されることが示唆され,実証的に示唆された。 提案手法は算数および符号化タスクにおける PaLM 2 の性能を大幅に向上させる(GSM8K では +0.67%,MATH では +4.16%,MBPP では +0.92%)。 さらに, 検証器は, 異なる推論モデルにまたがる強い一般化能力を示すことを示した。

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