論文の概要: Logic Contrastive Reasoning with Lightweight Large Language Model for Math Word Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00131v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 08:26:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 16:50:17.441931
• Title: Logic Contrastive Reasoning with Lightweight Large Language Model for Math Word Problems
• Title（参考訳）: 数学語問題に対する軽量大言語モデルを用いた論理コントラスト推論
• Authors: Ding Kai, Ma Zhenguo, Yan Xiaoran,
• Abstract要約: 本研究では,数理推論タスクにおける軽量大言語モデル(LLM)の性能向上に焦点をあてる。 本稿では,数理論理の類似性を計測し,自動スクリーニング機構を設計する手法を提案する。 肯定的および否定的な例示プロンプトを慎重に作成することにより、音響推論ロジックの導入に向けてモデルを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study focuses on improving the performance of lightweight Large Language Models (LLMs) in mathematical reasoning tasks. We introduce a novel method for measuring mathematical logic similarity and design an automatic screening mechanism to construct a set of reference problems that integrate both semantic and logical similarity. By employing carefully crafted positive and negative example prompts, we guide the model towards adopting sound reasoning logic. To the best of our knowledge, this is the first attempt to utilize retrieval-enhanced generation for mathematical problem-solving. Experimental results demonstrate that our method achieves a 15.8% improvement over the Chain of Thought approach on the SVAMP dataset and a 21.5 % improvement on the GSM8K dataset. Further application of this method to a large-scale model with 175 billion parameters yields performance comparable to the best results on both aforementioned datasets. Finally, we conduct an analysis of errors during the reasoning process, providing valuable insights and directions for future research on reasoning tasks using large language models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,数理推論タスクにおける軽量大言語モデル(LLM)の性能向上に焦点をあてる。 本稿では,数理論理の類似性を測定する新しい手法を提案し,意味的類似性と論理的類似性の両方を統合する参照問題の集合を構築するための自動スクリーニング機構を設計する。 肯定的かつ否定的な事例プロンプトを慎重に作成することにより、我々は、音響推論論理を採用するためのモデルを導出する。 我々の知る限りでは、これは数学的問題解決に検索強化生成を利用する最初の試みである。 実験の結果,本手法はSVAMPデータセットにおけるChain of Thoughtアプローチよりも15.8%改善し,GSM8Kデータセットでは21.5%改善した。 この手法を1750億のパラメータを持つ大規模モデルに適用すると、上記の両方のデータセットの最良の結果に匹敵する性能が得られる。 最後に、推論過程における誤りの分析を行い、大規模言語モデルを用いた推論タスクの今後の研究に有用な洞察と方向性を提供する。

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