論文の概要: Self-training Language Models for Arithmetic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08400v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 20:43:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:29:08.922625
• 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: 我々は、新しいデータなしでモデルの推論能力を改善する可能性を探る。 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: Recent 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 models' reasoning capabilities without new data, merely using automated feedback to the validity of their predictions in arithmetic reasoning (self-training). In systematic experimentation across six different arithmetic reasoning datasets, we find that models can substantially improve in both single-round (offline) and online self-training, reaching a correct result in +13.9% and +25.9% more cases, respectively, underlining the importance of actuality of self-training feedback. We further find that in the single-round, offline self-training, traditional supervised training can deliver gains comparable to preference optimization, but in online self-training, preference optimization methods largely outperform supervised training thanks to their superior stability and robustness on unseen types of problems.
• Abstract（参考訳）: 最近の言語モデルは、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,新しいデータなしにモデルの推論能力を向上させる可能性を検討する。 6つの異なる算術推論データセットの体系的な実験では、モデルは単ラウンド(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され、それぞれ+13.9%と+25.9%のケースで正しい結果が得られる。 さらに、単一ラウンドでオフラインのセルフトレーニングでは、従来の教師あり学習は好みの最適化に匹敵する効果をもたらすが、オンラインのセルフトレーニングでは、教師あり学習よりも優れた安定性と、目に見えない種類の問題に対する堅牢性により、好みの最適化手法が優れていることが判明した。

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