論文の概要: PARAMANU-GANITA: Can Small Math Language Models Rival with Large Language Models on Mathematical Reasoning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14395v2
• Date: Wed, 05 Mar 2025 18:17:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 17:18:39.491363
• Title: PARAMANU-GANITA: Can Small Math Language Models Rival with Large Language Models on Mathematical Reasoning?
• Title（参考訳）: PARAMANU-GANITA: 数学的推論に基づく大規模言語モデルによる小数理モデル構築は可能か?
• Authors: Mitodru Niyogi, Arnab Bhattacharya,
• Abstract要約: 本研究では,SLM(Small Generative Language Model)のドメイン特化事前学習が,ドメイン特化トークン化とCoT(Chain-of-Thought)命令の微調整が競合性能に与える影響について検討した。 パラマヌ・ガニータ(Paramanu-Ganita)は2億8800万のパラメータを持つ新規デコーダのみのオートレグレッシブSLMを数学で紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9018931027384056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study whether domain specific pretraining of small generative language models (SLM) from scratch with domain specialized tokenizer and Chain-of-Thought (CoT) instruction fine-tuning results in competitive performance on mathematical reasoning compared to LLMs? Secondly, whether this approach is environmentally sustainable, highly cost efficient? To address these research questions, we present Paramanu-Ganita, a 208 million-parameter novel decoder-only Auto Regressive SLM on mathematics. We performed pretraining from scratch on 31.5 billion tokens for 170 A100 hours using a context size of 4096 on a mixed mathematical corpus consisting of web pages, source code, textbooks, CoT templatised StackOverflow QA pairs, and mathematical lecture notes in LaTeX curated by us. We also trained a math and code specialised BPE tokenizer. We proposed and performed CoT instruction fine-tuning of Paramanu-Ganita on the MetaMathQA dataset. Our model Paramanu-Ganita, despite being 34 times smaller than the 7B LLMs, outperforms generalist LLMs by approximately 30% points, and even math-specialised LLMs by 3-23% points in GSM8K test accuracy metric. On MATH benchmark, Paramanu-Ganita outperformed the various models by 6-8% points. On benchmarks like LogiQA, MMLU (high school, college level), and competitive exams level, AGIEVAL (AQuA-RAT, SAT-Math), Paramanu-Ganita outperformed others by 1-4%. Our model is available at https://huggingface.co/gyanai/paramanu-ganita-208M-hf .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,小規模生成言語モデル(SLM)のドメイン特化事前学習を,ドメイン特化トークンとCoT命令によるスクラッチから行うことで,LLMと比較して数学的推論における競合性能が向上するかどうかを検討する。 第二に、このアプローチが環境的に持続可能か、非常にコスト効率が高いか? これらの研究課題に対処するため,パラマヌ・ガニータ(Paramanu-Ganita)について紹介する。 我々は、Webページ、ソースコード、教科書、CoTテンプレート化されたStackOverflow QAペア、LaTeXでキュレートされた数学的講義ノートからなる混合数学的コーパス上で、4096の文脈サイズを用いて、315億のトークンを170A100時間スクラッチから事前トレーニングを行った。 また,BPEトークンを専門とする数学やコードも訓練した。 そこで我々は,MetaMathQAデータセット上でParamanu-GanitaのCoT命令の微調整を行った。 我々のモデルであるParamanu-Ganitaは、7B LLMの34倍小さいにもかかわらず、GSM8Kテスト精度測定において、一般LLMを約30%上回り、数学特化LLMを3～23%上回ります。 MATHベンチマークでは、Paramanu-Ganitaが6-8%で様々なモデルを上回った。 LogiQA、MMLU(高校、大学レベル)、AGIEVAL(AQuA-RAT、SAT-Math)などのベンチマークでは、Paramanu-Ganitaが1-4%向上した。 私たちのモデルはhttps://huggingface.co/gyanai/paramanu-ganita-208M-hf で利用可能です。

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