論文の概要: Learn Beyond The Answer: Training Language Models with Reflection for Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12050v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 19:42:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:57:20.085375
• Title: Learn Beyond The Answer: Training Language Models with Reflection for Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: 回答を超えて学ぶ:数学的推論のためのリフレクションを用いた言語モデルの訓練
• Authors: Zhihan Zhang, Zhenwen Liang, Wenhao Yu, Dian Yu, Mengzhao Jia, Dong Yu, Meng Jiang,
• Abstract要約: 教師付き微調整により、様々な数学的推論タスクにおける言語モデルの問題解決能力が向上する。 本研究は,手前のトレーニング問題をより深く理解することを目的とした,新しい技術を紹介する。 本稿では,各トレーニングインスタンスに問題反映を埋め込む手法であるリフレクティブ拡張を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.923678251844194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised fine-tuning enhances the problem-solving abilities of language models across various mathematical reasoning tasks. To maximize such benefits, existing research focuses on broadening the training set with various data augmentation techniques, which is effective for standard single-round question-answering settings. Our work introduces a novel technique aimed at cultivating a deeper understanding of the training problems at hand, enhancing performance not only in standard settings but also in more complex scenarios that require reflective thinking. Specifically, we propose reflective augmentation, a method that embeds problem reflection into each training instance. It trains the model to consider alternative perspectives and engage with abstractions and analogies, thereby fostering a thorough comprehension through reflective reasoning. Extensive experiments validate the achievement of our aim, underscoring the unique advantages of our method and its complementary nature relative to existing augmentation techniques.
• Abstract（参考訳）: 教師付き微調整により、様々な数学的推論タスクにおける言語モデルの問題解決能力が向上する。 このような利点を最大化するために、既存の研究は、標準的な単ラウンド質問応答設定に有効である様々なデータ拡張手法でトレーニングセットを拡張することに焦点を当てている。 我々の研究は,目前にあるトレーニング問題を深く理解し,標準設定だけでなく,反射的思考を必要とするより複雑なシナリオでもパフォーマンスを向上させることを目的とした,新しい手法を導入している。 具体的には,各トレーニングインスタンスに問題リフレクションを埋め込む手法であるリフレクティブ拡張を提案する。 モデルに代替的な視点を考慮させ、抽象論やアナロジーに関わり、反射的推論を通じて完全な理解を促進するよう訓練する。 本手法の特長と既存拡張技術に対する相補的特性を概説し, 目的達成の実証実験を行った。

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