論文の概要: Enhancing Logical Reasoning in Large Language Models through Graph-based Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12437v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 22:06:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:56:08.386649
• Title: Enhancing Logical Reasoning in Large Language Models through Graph-based Synthetic Data
• Title（参考訳）: グラフベース合成データによる大規模言語モデルにおける論理推論の強化
• Authors: Jiaming Zhou, Abbas Ghaddar, Ge Zhang, Liheng Ma, Yaochen Hu, Soumyasundar Pal, Mark Coates, Bin Wang, Yingxue Zhang, Jianye Hao,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルの推論能力を高めるための学習信号としてグラフベースの合成推論データを使用することの可能性と限界について検討する。 2つの確立された自然言語推論タスクにおいて,合成グラフに基づく推論データによる教師付き微調整が,他の標準評価ベンチマークでの有効性を損なうことなく,LLMの推論性能を効果的に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.433309883370974
• License:
• Abstract: Despite recent advances in training and prompting strategies for Large Language Models (LLMs), these models continue to face challenges with complex logical reasoning tasks that involve long reasoning chains. In this work, we explore the potential and limitations of using graph-based synthetic reasoning data as training signals to enhance LLMs' reasoning capabilities. Our extensive experiments, conducted on two established natural language reasoning tasks -- inductive reasoning and spatial reasoning -- demonstrate that supervised fine-tuning (SFT) with synthetic graph-based reasoning data effectively enhances LLMs' reasoning performance without compromising their effectiveness on other standard evaluation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) のトレーニングと促進戦略の進歩にもかかわらず、これらのモデルは長い推論連鎖を含む複雑な論理的推論タスクの課題に直面し続けている。 本研究では,LLMの推論能力を高めるための学習信号としてグラフベースの合成推論データを使用することの可能性と限界について検討する。 帰納的推論(inductive reasoning)と空間的推論(spatial reasoning)という2つの確立された自然言語推論タスクに対して行った広範囲な実験により,合成グラフに基づく推論データを用いた教師付き微調整(SFT)が,他の標準評価ベンチマークでの有効性を損なうことなく,LLMの推論性能を効果的に向上することを示した。

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