論文の概要: Token-Supervised Value Models for Enhancing Mathematical Reasoning Capabilities of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12863v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 13:16:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:02:37.914566
• Title: Token-Supervised Value Models for Enhancing Mathematical Reasoning Capabilities of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの数学的推論能力向上のためのToken-Supervised Value Model
• Authors: Jung Hyun Lee, June Yong Yang, Byeongho Heo, Dongyoon Han, Kang Min Yoo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ステップバイステップの推論チェーンを通じて、数学における顕著な問題解決能力を実証している。 それらは、その後の推論チェーンの品質や、自己回帰的なトークン・バイ・トーケン生成の性質による最終回答に影響を及ぼすエラーの推論に影響を受けやすい。 近年の研究では、推論経路の生成を導くために外部検証器の採用が提案されているが、既存の研究はステップバイステップラベルで訓練されたモデルを利用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.29961848648335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive problem-solving capabilities in mathematics through step-by-step reasoning chains. However, they are susceptible to reasoning errors that impact the quality of subsequent reasoning chains and the final answer due to language models' autoregressive token-by-token generating nature. Recent works have proposed adopting external verifiers to guide the generation of reasoning paths, but existing works utilize models that have been trained with step-by-step labels to assess the correctness of token-by-token reasoning chains. Consequently, they struggle to recognize discriminative details of tokens within a reasoning path and lack the ability to evaluate whether an intermediate reasoning path is on a promising track toward the correct final answer. To amend the lack of sound and token-grained math-verification signals, we devise a novel training scheme for verifiers that apply token-level supervision with the expected cumulative reward (i.e., value). Furthermore, we propose a practical formulation of the cumulative reward by reducing it to finding the probability of future correctness of the final answer and thereby enabling the empirical estimation of the value. Experimental results on mathematical reasoning benchmarks show that Token-Supervised Value Model (TVM) can outperform step-by-step verifiers on GSM8K and MATH with Mistral and Llama.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ステップバイステップの推論チェーンを通じて、数学における顕著な問題解決能力を実証している。 しかし、後続の推論連鎖の品質と最終的な答えに影響を及ぼす誤りを推論することは、言語モデルの自己回帰的トークン・バイ・トーケン生成の性質に起因する。 近年の研究では、推論経路の生成を導くために外部検証器の採用が提案されているが、既存の研究では、トークン・バイ・トークン・推論・チェーンの正確性を評価するために、ステップ・バイ・ステップのラベルで訓練されたモデルを利用している。 その結果、彼らは推論経路内のトークンの識別的詳細を認識するのに苦労し、中間推論経路が正しい最終回答に向けて有望な軌道上にあるかどうかを評価する能力に欠ける。 そこで我々は,有意な累積報酬(すなわち値)にトークンレベルの監督を適用した検証者のための新しい訓練手法を考案した。 さらに,最終回答の今後の正しさの確率を減らし,結果の実証的推定を可能にすることで,累積報酬の実用的定式化を提案する。 数学的推論ベンチマークによる実験結果から,Token-Supervised Value Model (TVM) は,Mistral と Llama を用いた GSM8K と MATH のステップバイステップ検証よりも優れていることが示された。

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