論文の概要: Distilling Algorithmic Reasoning from LLMs via Explaining Solution Programs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08148v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 22:19:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 16:15:01.753523
- Title: Distilling Algorithmic Reasoning from LLMs via Explaining Solution Programs
- Title(参考訳): 説明解プログラムによるLCMからの蒸留アルゴリズム推論
- Authors: Jierui Li, Raymond Mooney,
- Abstract要約: 大きな言語モデルの推論能力を改善する効果的な方法として、明確な推論経路を蒸留する手法が登場している。
本稿では, LLM から推論能力を抽出する手法を提案する。
提案実験は,ReasonerがCoderによるプログラム実装をより効果的にガイドできることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.3020018305241337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Distilling explicit chain-of-thought reasoning paths has emerged as an effective method for improving the reasoning abilities of large language models (LLMs) across various tasks. However, when tackling complex tasks that pose significant challenges for state-of-the-art models, this technique often struggles to produce effective chains of thought that lead to correct answers. In this work, we propose a novel approach to distill reasoning abilities from LLMs by leveraging their capacity to explain solutions. We apply our method to solving competitive-level programming challenges. More specifically, we employ an LLM to generate explanations for a set of <problem, solution-program> pairs, then use <problem, explanation> pairs to fine-tune a smaller language model, which we refer to as the Reasoner, to learn algorithmic reasoning that can generate "how-to-solve" hints for unseen problems. Our experiments demonstrate that learning from explanations enables the Reasoner to more effectively guide program implementation by a Coder, resulting in higher solve rates than strong chain-of-thought baselines on competitive-level programming problems. It also outperforms models that learn directly from <problem, solution-program> pairs. We curated an additional test set in the CodeContests format, which includes 246 more recent problems posted after the models' knowledge cutoff.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル (LLM) の推論能力を改善する効果的な方法として, 明示的な思考の連鎖的推論パスが出現している。
しかし、最先端のモデルに重大な課題をもたらす複雑なタスクに取り組む場合、この手法はしばしば正しい答えにつながる効果的な思考の連鎖を生成するのに苦労する。
本研究では, LLMから推論能力を抽出する手法を提案する。
競合レベルのプログラミング課題の解決に本手法を適用した。
より具体的には,<problem, solution- program> ペアのセットの説明を生成するために LLM を使用し,<problem, explain> ペアを使用してより小さな言語モデルを微調整し,Reasoner と呼ぶアルゴリズム推論を学習し,未知の問題に対して "how-to-solve" ヒントを生成する。
提案実験は,Reasonerによる説明からの学習により,Coderによるプログラム実装をより効果的にガイドできることを示す。
また、<problem, solution- program> ペアから直接学習するモデルよりも優れています。
私たちは、CodeContestsフォーマットで追加のテストセットをキュレートしました。
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