論文の概要: Self-training Language Models for Arithmetic Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08400v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 11:06:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 17:49:33.790637
- Title: Self-training Language Models for Arithmetic Reasoning
- Title（参考訳）: 算数推論のための自己学習言語モデル
- Authors: Marek Kadlčík, Michal Štefánik,
- Abstract要約: 新たなデータを必要としない言語モデルの能力向上の可能性を探る。
モデルは単一ラウンド(オフライン)とオンラインの自己学習の両方で大幅に改善できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Language models achieve impressive results in tasks involving complex multistep reasoning, but scaling these capabilities further traditionally requires expensive collection of more annotated data. In this work, we explore the potential of improving the capabilities of language models without new data, merely using automated feedback to the validity of their predictions in arithmetic reasoning (self-training). We find that models can substantially improve in both single-round (offline) and online self-training. In the offline setting, supervised methods are able to deliver gains comparable to preference optimization, but in online self-training, preference optimization shows to largely outperform supervised training thanks to superior stability and robustness on unseen types of problems.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルは複雑な多段階推論を含むタスクにおいて印象的な結果をもたらすが、これらの機能をさらに拡張するには、より注釈付きデータの高価な収集が必要である。
本研究では,算術的推論(自己学習)における予測の有効性に対する自動フィードバックを用いることで,新しいデータを持たない言語モデルの能力向上の可能性を検討する。
モデルは単一ラウンド(オフライン)とオンラインの自己学習の両方で大幅に改善できることがわかった。
オフライン環境では、教師付き手法は好みの最適化に匹敵する利得を提供することができるが、オンラインの自己学習では、教師付きトレーニングよりも優れた安定性と、目に見えないタイプの問題に対する堅牢性によって、優先最適化が大幅に向上することを示している。
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