論文の概要: Embedding Self-Correction as an Inherent Ability in Large Language Models for Enhanced Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10735v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 11:45:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:27:21.918665
• Title: Embedding Self-Correction as an Inherent Ability in Large Language Models for Enhanced Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: 拡張数学的推論のための大規模言語モデルにおける因果的能力としての自己補正の埋め込み
• Authors: Kuofeng Gao, Huanqia Cai, Qingyao Shuai, Dihong Gong, Zhifeng Li,
• Abstract要約: 自己補正の連鎖は、大規模言語モデルに固有の能力として自己補正を組み込む。 CoSCは一連の自己補正段階を通して機能する。 実験により、CoSCは標準的な数学的データセットの性能を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.082135438792475
• License:
• Abstract: Accurate mathematical reasoning with Large Language Models (LLMs) is crucial in revolutionizing domains that heavily rely on such reasoning. However, LLMs often encounter difficulties in certain aspects of mathematical reasoning, leading to flawed reasoning and erroneous results. To mitigate these issues, we introduce a novel mechanism, the Chain of Self-Correction (CoSC), specifically designed to embed self-correction as an inherent ability in LLMs, enabling them to validate and rectify their own results. The CoSC mechanism operates through a sequence of self-correction stages. In each stage, the LLMs generate a program to address a given problem, execute this program using program-based tools to obtain an output, subsequently verify this output. Based on the verification, the LLMs either proceed to the next correction stage or finalize the answer. This iterative self-correction process allows the LLMs to refine its reasoning steps and improve the accuracy of its mathematical reasoning. We implement CoSC using a two-phase fine-tuning approach. First, LLMs are trained with a relatively small volume of seeding data generated from GPT-4. Then, we enhance CoSC by training with a larger volume of self-generated data, without relying on GPT-4. Experiments show that CoSC significantly boosts performance on standard mathematical datasets compared to existing open-source LLMs. Notably, our CoSC-Code-34B model achieved a 53.5% score on the challenging MATH dataset, outperforming models like ChatGPT, GPT-4, and multi-modal LLMs such as GPT-4V and Gemini-1.0. Importantly, CoSC operates in a zero-shot manner without requiring demonstrations.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)による正確な数学的推論は、そのような推論に大きく依存する領域の革命に不可欠である。 しかし、LSMは数学的推論の特定の側面において困難に遭遇し、誤った推論と誤った結果をもたらす。 これらの問題を緩和するために, 自己補正の連鎖 (CoSC) という新しいメカニズムを導入する。 CoSC機構は、一連の自己補正段階を通して機能する。 各段階で、LLMは与えられた問題に対処するプログラムを生成し、プログラムベースのツールを使用してこのプログラムを実行して出力を取得し、その後、その出力を検証する。 検証に基づいて、LSMは次の修正段階に進むか、答えを確定する。 この反復的な自己補正プロセスにより、LSMは推論ステップを洗練し、数学的推論の精度を向上させることができる。 2相ファインチューニング手法を用いてCoSCを実装した。 まず、LPMは、GPT-4から生成される比較的少量のシードデータで訓練される。 そして,GPT-4に頼らずに,大量の自己生成データをトレーニングすることでCoSCを増強する。 実験により、CoSCは既存のオープンソースLLMと比較して、標準的な数学的データセットの性能を大幅に向上することが示された。 特に、我々のCoSC-Code-34Bモデルは、挑戦的なMATHデータセット、ChatGPT、GPT-4、GPT-4V、Gemini-1.0のようなマルチモーダルLLMよりも53.5%のスコアを得た。 重要なことに、CoSCはデモを必要とせずにゼロショットで動作している。

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