論文の概要: MathScale: Scaling Instruction Tuning for Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02884v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 11:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 15:09:37.249249
• Title: MathScale: Scaling Instruction Tuning for Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: MathScale: 数学的推論のためのスケーリングインストラクションチューニング
• Authors: Zhengyang Tang, Xingxing Zhang, Benyou Wan, Furu Wei
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は問題解決において顕著な能力を示した。 しかし、数学的な問題を解く能力は依然として不十分である。 高品質な数学的推論データを作成するためのシンプルでスケーラブルな方法であるMathScaleを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.89605383298331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in problem-solving. However, their proficiency in solving mathematical problems remains inadequate. We propose MathScale, a simple and scalable method to create high-quality mathematical reasoning data using frontier LLMs (e.g., {\tt GPT-3.5}). Inspired by the cognitive mechanism in human mathematical learning, it first extracts topics and knowledge points from seed math questions and then build a concept graph, which is subsequently used to generate new math questions. MathScale exhibits effective scalability along the size axis of the math dataset that we generate. As a result, we create a mathematical reasoning dataset (MathScaleQA) containing two million math question-answer pairs. To evaluate mathematical reasoning abilities of LLMs comprehensively, we construct {\sc MwpBench}, a benchmark of Math Word Problems, which is a collection of ten datasets (including GSM8K and MATH) covering K-12, college, and competition level math problems. We apply MathScaleQA to fine-tune open-source LLMs (e.g., LLaMA-2 and Mistral), resulting in significantly improved capabilities in mathematical reasoning. Evaluated on {\sc MwpBench}, MathScale-7B achieves state-of-the-art performance across all datasets, surpassing its best peers of equivalent size by 42.9\% in micro average accuracy and 43.7\% in macro average accuracy, respectively.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は問題解決において顕著な能力を示した。 しかし、数学的な問題を解く能力は依然として不十分である。 本研究では,フロンティアLSM(例えば,GPT-3.5})を用いて高品質な数学的推論データを作成するための,シンプルでスケーラブルな方法であるMathScaleを提案する。 人間の数学的学習における認知メカニズムに触発され、まず種数学の質問からトピックと知識ポイントを抽出し、その後概念グラフを構築し、新しい数学の質問を生成する。 MathScaleは、私たちが生成する数学データセットのサイズ軸に沿って、効果的なスケーラビリティを示します。 その結果,200万の質問応答対を含む数学的推論データセット(MathScaleQA)を作成した。 K-12、大学、競争レベルの数学問題をカバーする10個のデータセット(GSM8K、MATHを含む)の集合であるMath Word Problemsのベンチマークである {\sc MwpBench} を総合的に評価する。 オープンソースLLM(LLaMA-2やMistralなど)にMathScaleQAを適用し,数学的推論の能力を大幅に向上させる。 mathscale-7b は {\sc mwpbench} で評価され、全てのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、マイクロ平均精度で42.9\%、マクロ平均精度で43.7\%、同等サイズの最高のピアを上回った。

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