論文の概要: LLM Critics Help Catch Bugs in Mathematics: Towards a Better Mathematical Verifier with Natural Language Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14024v4
• Date: Fri, 18 Oct 2024 06:59:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 18:13:57.083977
• Title: LLM Critics Help Catch Bugs in Mathematics: Towards a Better Mathematical Verifier with Natural Language Feedback
• Title（参考訳）: LLM批判は、数学におけるバッチバグを助ける: 自然言語フィードバックによる数学的検証の改善を目指して
• Authors: Bofei Gao, Zefan Cai, Runxin Xu, Peiyi Wang, Ce Zheng, Runji Lin, Keming Lu, Dayiheng Liu, Chang Zhou, Wen Xiao, Junjie Hu, Tianyu Liu, Baobao Chang,
• Abstract要約: 本研究では,自然言語フィードバック型検証器Math-Minosを提案する。 実験の結果,少量の自然言語フィードバックが検証器の性能を大幅に向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.95402654982095
• License:
• Abstract: In recent progress, mathematical verifiers have achieved success in mathematical reasoning tasks by validating the correctness of solutions generated by policy models. However, existing verifiers are trained with binary classification labels, which are not informative enough for the model to accurately assess the solutions. To mitigate the aforementioned insufficiency of binary labels, we introduce step-wise natural language feedback as rationale labels, that is, the correctness of each step and the detailed explanations. In this paper, we propose Math-Minos, a natural language feedback-enhanced verifier by constructing automatically generated training data and a two-stage training paradigm for effective training and efficient inference. Our experiments reveal that a small set of natural language feedback can significantly boost the performance of the verifier in both verification and reinforcement learning. We have released the code and data for further exploration.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩で、数学的検証は、ポリシーモデルによって生成される解の正当性を検証することによって、数学的推論タスクにおいて成功している。 しかし、既存の検証器はバイナリ分類ラベルで訓練されているため、モデルが解を正確に評価するのに十分な情報がない。 上記のバイナリラベルの不十分さを軽減するため,各ステップの正しさと詳細な説明を合理的なラベルとして,ステップワイズな自然言語フィードバックを導入する。 本稿では,自動生成したトレーニングデータと,効果的なトレーニングと効率的な推論のための2段階トレーニングパラダイムを構築した自然言語フィードバック強化検証手法であるMath-Minosを提案する。 実験の結果,検証と強化学習の両方において,少数の自然言語フィードバックが検証器の性能を大幅に向上させることがわかった。 さらなる調査のために、コードとデータをリリースしました。

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