論文の概要: AutoMathText: Autonomous Data Selection with Language Models for Mathematical Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07625v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 13:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 14:16:40.044605
• Title: AutoMathText: Autonomous Data Selection with Language Models for Mathematical Texts
• Title（参考訳）: AutoMathText: 数学的テキストのための言語モデルによる自動データ選択
• Authors: Yifan Zhang, Yifan Luo, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
• Abstract要約: 自律的なデータ選択に基礎言語モデルを活用する新しい戦略を導入する。 200GB以上のデータを含むオープンソースのAutoMathTextデータセットをリリースする。 本手法は, ベースラインに比べて2倍の事前学習トークン効率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.064299545072869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To improve language models' proficiency in mathematical reasoning via continual pretraining, we introduce a novel strategy that leverages base language models for autonomous data selection. Departing from conventional supervised fine-tuning or trained classifiers with human-annotated data, our approach utilizes meta-prompted language models as zero-shot verifiers to autonomously evaluate and select high-quality mathematical content, and we release the curated open-source AutoMathText dataset encompassing over 200GB of data. To demonstrate the efficacy of our method, we continuously pretrained a 7B-parameter Mistral language model on the AutoMathText dataset, achieving substantial improvements in downstream performance on the MATH dataset with a token amount reduced by orders of magnitude compared to previous continuous pretraining works. Our method showcases a 2 times increase in pretraining token efficiency compared to baselines, underscoring the potential of our approach in enhancing models' mathematical reasoning capabilities. The AutoMathText dataset is available at https://huggingface.co/datasets/math-ai/AutoMathText. The code is available at https://github.com/yifanzhang-pro/AutoMathText.
• Abstract（参考訳）: 連続的事前学習による数学的推論における言語モデルの習熟度を向上させるために,基本言語モデルを自律的データ選択に活用する新たな戦略を導入する。 従来の教師付き微調整や訓練された分類器を人間の注釈データに置き換え,メタ入力言語モデルをゼロショット検証器として活用し,高品質の数学的コンテンツを自律的に評価・選択し,200gb以上のデータを包含するオープンソースautomatthtextデータセットをリリースする。 本手法の有効性を示すために,automatthtextデータセット上で7bパラメータのミストラル言語モデルを継続的に事前学習し,それまでの連続事前学習に比べて桁数を桁減らし,計算データセットのダウンストリーム性能を大幅に改善した。 提案手法は,ベースラインに比べて2倍の事前学習トークン効率向上を示し,モデルの数学的推論能力向上へのアプローチの可能性を示す。 AutoMathTextデータセットはhttps://huggingface.co/datasets/math-ai/AutoMathTextで公開されている。 コードはhttps://github.com/yifanzhang-pro/AutoMathTextで入手できる。

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