論文の概要: AS-ES Learning: Towards Efficient CoT Learning in Small Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01969v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 12:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:56:31.577096
• Title: AS-ES Learning: Towards Efficient CoT Learning in Small Models
• Title（参考訳）: AS-ES学習:小型モデルにおける効率的なCoT学習を目指して
• Authors: Nuwa Xi, Yuhan Chen, Sendong Zhao, Haochun Wang, Bing Qin and Ting Liu
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)は,大規模言語モデル(LLM)において重要な出現能力として機能する 本稿では,CoT内固有の情報を反復生成に活用したAS-ES学習手法を提案する。 実験により,データ拡張やモデル自体の変更を伴わずに,MWPやPET要約などのCoT集約タスクにおけるSeq2seqトレーニングを超越した手法が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.225382243612174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) serves as a critical emerging ability in LLMs, especially when it comes to logical reasoning. Attempts have been made to induce such ability in small models as well by distilling from the data with CoT generated by Large Language Models (LLMs). However, existing methods often simply generate and incorporate more data from LLMs and fail to note the importance of efficiently utilizing existing CoT data. We here propose a new training paradigm AS-ES (Abstractive Segments - Extractive Segments) learning, which exploits the inherent information in CoT for iterative generation. Experiments show that our methods surpass the direct seq2seq training on CoT-extensive tasks like MWP and PET summarization, without data augmentation or altering the model itself. Furthermore, we explore the reason behind the inefficiency of small models in learning CoT and provide an explanation of why AS-ES learning works, giving insights into the underlying mechanism of CoT.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)は、特に論理的推論において、LSMにおいて重要な出現能力として機能する。 LLM(Large Language Models)によって生成されたCoTを用いてデータから蒸留することで、小さなモデルでもそのような能力を誘導する試みがなされている。 しかし、既存のメソッドは単にLSMからより多くのデータを生成して組み込むだけで、既存のCoTデータを効率的に活用することの重要性に注意することができないことが多い。 本稿では,cotの固有情報を反復生成に活用した新しい学習パラダイムであるas-es(abstractive segments - extractive segments)学習を提案する。 実験により,データ拡張やモデル自体の変更を伴わずに,MWPやPET要約などのCoT集約タスクにおけるSeq2seqトレーニングを超越した手法が得られた。 さらに、CoT学習における小型モデルの非効率性の背後にある理由を考察し、AS-ES学習がなぜ機能するのかを説明し、CoTの基盤となるメカニズムについて考察する。

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