論文の概要: Can LLMs Learn by Teaching for Better Reasoning? A Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14629v3
• Date: Sun, 24 Nov 2024 02:24:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:14.568711
• Title: Can LLMs Learn by Teaching for Better Reasoning? A Preliminary Study
• Title（参考訳）: LLMはより良い推論を指導できるか? : 予備研究
• Authors: Xuefei Ning, Zifu Wang, Shiyao Li, Zinan Lin, Peiran Yao, Tianyu Fu, Matthew B. Blaschko, Guohao Dai, Huazhong Yang, Yu Wang,
• Abstract要約: 既存のLLMトレーニング/プロンプティングパイプラインにLbTのアイデアを組み込むことができ、改善がもたらされることを示す。 具体的には,LbTの3つのレベルのうちの1つを模倣する3つの手法を設計する。 学生が学習しやすくする教材は、学生の「学習」方法としてコンテキスト内学習を用いることで、より明確で正確な論理を習得する。(2)弱体化:LbTは、弱体化モデルを教えることによって、強力なモデルを改善するのに役立つかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.317548264733425
• License:
• Abstract: Teaching to improve student models (e.g., knowledge distillation) is an extensively studied methodology in LLMs. However, for humans, teaching improves not only students but also teachers, by fostering more rigorous and clear reasoning as well as knowledge building. We ask: Can LLMs also learn by teaching (LbT) for better reasoning? If the answer is yes, we can potentially unlock the possibility of continuously advancing the models without solely relying on human-produced data or stronger models. In this paper, we provide a preliminary exploration on this question. We show that LbT ideas can be incorporated into existing LLM training/prompting pipelines and bring improvements. Specifically, we design three methods, each mimicking one of the three levels of LbT: observing students' feedback, learning from the feedback, and learning iteratively, with the goals of improving answer accuracy without training or improving models' inherent capability with fine-tuning. We reveal some findings: (1) Teaching materials that make it easier for students to learn have clearer and more accurate logic when using in-context learning as the student's "learning" method; (2) Weak-to-strong generalization: LbT might help improve strong models by teaching weak models; (3) Diversity in students might help: teaching multiple students could be better than teaching one student or the teacher itself. We hope that our exploration can inspire future research on LbT and more broadly adopting the advanced techniques in education to improve LLMs. The code and website are at https://github.com/imagination-research/lbt and https://sites.google.com/view/llm-learning-by-teaching.
• Abstract（参考訳）: 学生モデルを改善するための指導(例えば、知識蒸留)は、LLMにおいて広く研究されている方法論である。 しかし、人間にとって、教育は生徒だけでなく教師も改善し、より厳格で明確な推論と知識構築を育む。 LLMは、より良い推論のために、教育(LbT)によって学ぶことができますか? もし答えがYesなら、人間が生成したデータやより強力なモデルにのみ依存することなく、モデルを継続的に前進させる可能性を解き放つことができます。 本稿では,この問題について予備的な考察を行う。 既存のLLMトレーニング/プロンプティングパイプラインにLbTのアイデアを組み込むことができ、改善がもたらされることを示す。 具体的には、学生のフィードバックを観察し、フィードバックから学び、反復的に学習する3つのレベルのうちの1つを模倣する3つの手法を設計する。 学生が学習しやすくする教材は, 学生の「学習」方法として, 文脈内学習を用いた場合, より明確で正確な論理学を学べる。(2) 弱体化: LbTは, 弱体化モデルを教えることによって, 強体化モデルを改善するのに役立つかもしれない; (3) 学生の多様性: 複数の生徒に教える方が, 一人の生徒や教師自身に教えるよりは良いかもしれない。 LbTの今後の研究に刺激を与え、LLMを改善するための教育の先進的な技術を採用することを願っている。 コードとWebサイトはhttps://github.com/imagination-research/lbtとhttps://sites.google.com/view/llm-learning-by-Teachingにある。

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