論文の概要: ChatGLM-Math: Improving Math Problem-Solving in Large Language Models with a Self-Critique Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02893v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 17:51:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 16:40:30.939158
• Title: ChatGLM-Math: Improving Math Problem-Solving in Large Language Models with a Self-Critique Pipeline
• Title（参考訳）: ChatGLM-Math: 自己批判パイプラインを用いた大規模言語モデルの数学的問題解決
• Authors: Yifan Xu, Xiao Liu, Xinghan Liu, Zhenyu Hou, Yueyan Li, Xiaohan Zhang, Zihan Wang, Aohan Zeng, Zhengxiao Du, Wenyi Zhao, Jie Tang, Yuxiao Dong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語の優れた習得を示すが、数学的な問題解決を必要とする現実世界のアプリケーションでは依然として苦戦している。 LLMアライメントのフィードバック学習段階における課題に対処する自己批判パイプラインを調整します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.61538071832468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown excellent mastering of human language, but still struggle in real-world applications that require mathematical problem-solving. While many strategies and datasets to enhance LLMs' mathematics are developed, it remains a challenge to simultaneously maintain and improve both language and mathematical capabilities in deployed LLM systems.In this work, we tailor the Self-Critique pipeline, which addresses the challenge in the feedback learning stage of LLM alignment. We first train a general Math-Critique model from the LLM itself to provide feedback signals. Then, we sequentially employ rejective fine-tuning and direct preference optimization over the LLM's own generations for data collection. Based on ChatGLM3-32B, we conduct a series of experiments on both academic and our newly created challenging dataset, MathUserEval. Results show that our pipeline significantly enhances the LLM's mathematical problem-solving while still improving its language ability, outperforming LLMs that could be two times larger. Related techniques have been deployed to ChatGLM\footnote{\url{https://chatglm.cn}}, an online serving LLM. Related evaluation dataset and scripts are released at \url{https://github.com/THUDM/ChatGLM-Math}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語の優れた習得を示すが、数学的な問題解決を必要とする現実世界のアプリケーションでは依然として苦戦している。 LLMの数学を強化するための多くの戦略やデータセットが開発されているが、LLMシステムの言語能力と数学的能力の両方を同時に維持・改善することは依然として課題であり、本研究では、LLMアライメントのフィードバック学習段階における課題に対処する自己批判パイプラインを調整する。 まず、LLM自体から一般的なMath-Critiqueモデルをトレーニングし、フィードバック信号を提供する。 次に、データ収集のためにLLMの世代に対して、拒否的微調整と直接選好最適化を順次採用する。 ChatGLM3-32Bに基づいて、学術的および新たに作成した挑戦的データセットMathUserEvalについて、一連の実験を行った。 その結果,LLMの2倍の精度で,LLMの言語能力は向上しつつも,LLMの数学的問題解決を著しく向上させることが示唆された。 関連技術がChatGLM\footnote{\url{https://chatglm.cn}}にデプロイされている。 関連する評価データセットとスクリプトは \url{https://github.com/THUDM/ChatGLM-Math} でリリースされる。

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