論文の概要: Autonomous Data Selection with Language Models for Mathematical Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07625v3
- Date: Mon, 28 Oct 2024 22:08:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:38:22.801003
- Title: Autonomous Data Selection with Language Models for Mathematical Texts
- Title（参考訳）: 数学的テキストのための言語モデルを用いた自律的データ選択
- 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。
提案手法では,メタプロンプト言語モデルをゼロショット検証器として利用し,高品質な数学的コンテンツを自律的に評価・選択する。
本手法は,最先端のベースラインに比べて,トークンの事前学習効率が2倍に向上したことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.789739307267952
- License:
- 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 Autonomous Data Selection (AutoDS) utilizes meta-prompted language models as zero-shot verifiers to evaluate and select high-quality mathematical content autonomously. To demonstrate the efficacy of our method, we continuously pretrained a 7B-parameter language model on our curated dataset, achieving substantial improvements in downstream performance on the MATH, GSM8K, and BIG-Bench Hard (BBH) tasks with a token amount reduced by orders of magnitude compared to previous continual pretraining works. Our method showcases a 2 times increase in pretraining token efficiency compared to state-of-the-art 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・訓練型分類器と人間の注釈付きデータとを分離し,メタプロンプト言語モデルをゼロショット検証器として利用し,高品質な数学的コンテンツを自律的に評価・選択する。
提案手法の有効性を示すため, 提案手法では, 7Bパラメトリ言語モデルをキュレートデータセット上で継続的に事前学習し, MATH, GSM8K, BIG-Bench Hard (BBH) タスクのダウンストリーム性能を, 従来の継続事前学習作業に比べて桁違いに低減したトークン量で大幅に改善した。
提案手法は, モデルの数学的推論能力向上におけるアプローチの可能性について, 最先端のベースラインと比較して, トークンの事前学習効率を2倍に向上させることを示す。
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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