Fugu-MT 論文翻訳(概要): AlphaMath Almost Zero: Process Supervision without Process

論文の概要: AlphaMath Almost Zero: Process Supervision without Process

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03553v3
Date: Fri, 27 Sep 2024 08:16:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-09 02:52:29.926670
Title: AlphaMath Almost Zero: Process Supervision without Process
Title（参考訳）: AlphaMathのほぼゼロ:プロセスなしのプロセススーパービジョン
Authors: Guoxin Chen, Minpeng Liao, Chengxi Li, Kai Fan,
Abstract要約: 我々はモンテカルロ木探索(MCTS)を活用することによってプロセスアノテーションの必要性を回避できる革新的なフレームワークAlphaMathを提案する。このフレームワークは、その数学的推論を自律的に強化する、よく訓練されたLLMの可能性を解き放つことに焦点を当てている。ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方の実験結果から,GPT-4や人手によるプロセス監視がなくても,AlphaMathフレームワークは従来の最先端手法と同等あるいは優れた結果が得られることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.318873143509028
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Although recent advancements in large language models (LLMs) have significantly improved their performance on various tasks, they still face challenges with complex and symbolic multi-step reasoning, particularly in mathematical reasoning. To bolster the mathematical reasoning capabilities of LLMs, most existing efforts concentrate on seeking assistance from either domain experts or GPT-4 for high-quality process-supervised data, which is not only expensive but also labor-intensive. In our study, we propose an innovative framework, AlphaMath, that bypasses the need for process annotations (from humans or GPTs) by leveraging Monte Carlo Tree Search (MCTS). This framework focuses on unleashing the potential of a well-pretrained LLM to autonomously enhance its mathematical reasoning. Specifically, we integrate a value model with the LLM, automatically generating both process supervision and step-level evaluation signals in MCTS. Furthermore, we propose an efficient inference strategy, step-level beam search, where the value model is crafted to assist the policy model (i.e., LLM) in navigating more effective reasoning paths, rather than solely relying on prior probabilities. The experimental results on both in-domain and out-of-domain datasets demonstrate that even without GPT-4 or human-annotated process supervision, our AlphaMath framework achieves comparable or superior results to previous state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、様々なタスクにおける性能を著しく向上させているが、特に数学的推論において、複雑で象徴的な多段階推論の課題に直面している。 LLMの数学的推論能力を強化するために、既存のほとんどの取り組みは、高価なだけでなく労働集約的な、高品質なプロセス管理データのためのドメインエキスパートまたはGPT-4の助けを求めることに集中している。本研究では,モンテカルロ木探索(MCTS)を活用することにより,プロセスアノテーション(人間やGPT)の必要性を回避できる,革新的なフレームワークであるAlphaMathを提案する。このフレームワークは、その数学的推論を自律的に強化する、よく訓練されたLLMの可能性を解き放つことに焦点を当てている。具体的には、LCMと値モデルを統合し、MCTSにおけるプロセス監視とステップレベルの評価信号の両方を自動的に生成する。さらに,より効率的な推論手法であるステップレベルビームサーチを提案し,従来の確率にのみ依存するのではなく,より効果的な推論経路をナビゲートする政策モデル(LLM)を支援するために,値モデルを構築した。ドメイン内データセットとドメイン外データセットの両方の実験結果から,GPT-4や人手によるプロセス監視がなくても,AlphaMathフレームワークは従来の最先端手法と同等あるいは優れた結果が得られることが示された。

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