論文の概要: Improve Mathematical Reasoning in Language Models by Automated Process Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06592v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 22:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:29:56.734788
• Title: Improve Mathematical Reasoning in Language Models by Automated Process Supervision
• Title（参考訳）: 自動プロセススーパービジョンによる言語モデルの数学的推論の改善
• Authors: Liangchen Luo, Yinxiao Liu, Rosanne Liu, Samrat Phatale, Meiqi Guo, Harsh Lara, Yunxuan Li, Lei Shu, Yun Zhu, Lei Meng, Jiao Sun, Abhinav Rastogi,
• Abstract要約: 我々は,高品質プロセス監視データの効率的な収集のために,textitOmegaPRM という新しい分割型モンテカルロ木探索アルゴリズムを提案する。 プロセスリワードモデル(PRM)をトレーニングするために、150万以上のプロセス監視アノテーションを収集できます。 重み付けされた自己整合性アルゴリズムとともに、この完全に自動化されたプロセスの監督は、LLMの数学推論性能を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.807288360423193
• License:
• Abstract: Complex multi-step reasoning tasks, such as solving mathematical problems or generating code, remain a significant hurdle for even the most advanced large language models (LLMs). Verifying LLM outputs with an Outcome Reward Model (ORM) is a standard inference-time technique aimed at enhancing the reasoning performance of LLMs. However, this still proves insufficient for reasoning tasks with a lengthy or multi-hop reasoning chain, where the intermediate outcomes are neither properly rewarded nor penalized. Process supervision addresses this limitation by assigning intermediate rewards during the reasoning process. To date, the methods used to collect process supervision data have relied on either human annotation or per-step Monte Carlo estimation, both prohibitively expensive to scale, thus hindering the broad application of this technique. In response to this challenge, we propose a novel divide-and-conquer style Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm named \textit{OmegaPRM} for the efficient collection of high-quality process supervision data. This algorithm swiftly identifies the first error in the Chain of Thought (CoT) with binary search and balances the positive and negative examples, thereby ensuring both efficiency and quality. As a result, we are able to collect over 1.5 million process supervision annotations to train Process Reward Models (PRMs). This fully automated process supervision alongside the weighted self-consistency algorithm is able to enhance LLMs' math reasoning performances. We improved the success rates of the instruction-tuned Gemini Pro model from 51\% to 69.4\% on MATH500 and from 86.4\% to 93.6\% on GSM8K. Similarly, we boosted the success rates of Gemma2 27B from 42.3\% to 58.2\% on MATH500 and from 74.0\% to 92.2\% on GSM8K. The entire process operates without any human intervention or supervision, making our method both financially and ...
• Abstract（参考訳）: 数学的問題の解決やコード生成といった複雑な多段階推論タスクは、最も先進的な大規模言語モデル(LLM)でさえも大きなハードルとなる。 LLMの出力をORM(Outcome Reward Model)で検証することは、LLMの推論性能を向上させるための標準推論時間技術である。 しかし、これは、中間結果が適切に報酬や罰則が与えられていない長い、または複数のホップ推論チェーンを持つタスクの推論には不十分であることを示す。 プロセス監督は、推論プロセス中に中間報酬を割り当てることで、この制限に対処する。 これまで、プロセスの監視データ収集に使われた手法は、人間のアノテーションやモンテカルロのステップごとの見積もりに頼っていた。 この課題に対応して,高品質なプロセス監視データの効率的な収集を目的とした,MCTSアルゴリズムである「textit{OmegaPRM}」を提案する。 このアルゴリズムは、二項探索によるChain of Thought(CoT)の最初のエラーを迅速に識別し、正と負の例のバランスをとり、効率と品質の両立を保証する。 その結果、プロセスリワードモデル(Process Reward Models:PRM)をトレーニングするために、150万以上のプロセス監視アノテーションを収集できるようになりました。 重み付けされた自己整合性アルゴリズムとともに、この完全に自動化されたプロセスの監督は、LLMの数学推論性能を向上させることができる。 命令調整したGemini Proモデルの成功率は,MATH500では51\%から69.4\%,GSM8Kでは86.4\%から93.6\%に改善した。 同様に、Gemma2 27B は、MATH500 では 42.3 % から 58.2 % に、GSM8K では 74.0 % から 92.2 % に増加した。 プロセス全体が人間の介入や監督なしに動作し、私たちの手法を財政的にも...両方にします。

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