論文の概要: Proof Flow: Preliminary Study on Generative Flow Network Language Model Tuning for Formal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13224v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 05:10:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:20:15.151749
• Title: Proof Flow: Preliminary Study on Generative Flow Network Language Model Tuning for Formal Reasoning
• Title（参考訳）: Proof Flow:形式推論のための生成フローネットワーク言語モデルチューニングに関する予備的検討
• Authors: Matthew Ho, Vincent Zhu, Xiaoyin Chen, Moksh Jain, Nikolay Malkin, Edwin Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,形式的推論の領域,特にニューラル定理証明設定における概念実証について述べる。 古典的な報酬最大化強化学習とは異なり、GFlowNetsは合成対象をサンプリングするための有望なアプローチとして登場した。 我々の初期の結果は、GFlowNetが検索環境におけるモデル性能を向上させる可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.268313729426627
• License:
• Abstract: Reasoning is a fundamental substrate for solving novel and complex problems. Deliberate efforts in learning and developing frameworks around System 2 reasoning have made great strides, yet problems of sufficient complexity remain largely out of reach for open models. To address this gap, we examine the potential of Generative Flow Networks as a fine-tuning method for LLMs to unlock advanced reasoning capabilities. In this paper, we present a proof of concept in the domain of formal reasoning, specifically in the Neural Theorem Proving (NTP) setting, where proofs specified in a formal language such as Lean can be deterministically and objectively verified. Unlike classical reward-maximization reinforcement learning, which frequently over-exploits high-reward actions and fails to effectively explore the state space, GFlowNets have emerged as a promising approach for sampling compositional objects, improving generalization, and enabling models to maintain diverse hypotheses. Our early results demonstrate GFlowNet fine-tuning's potential for enhancing model performance in a search setting, which is especially relevant given the paradigm shift towards inference time compute scaling and "thinking slowly."
• Abstract（参考訳）: 推論は、新規で複雑な問題を解決するための基本的な基盤である。 システム2の推論に関するフレームワークの学習と開発に関する議論は、大きな進歩を遂げましたが、十分な複雑さの問題は、オープンモデルには至っていません。 このギャップに対処するために,LLMの高度な推論能力を解き放つための微調整手法としてジェネレーティブ・フロー・ネットワークの可能性を検討する。 本稿では,形式的推論の領域において,特にニューラル定理証明(NTP)の設定において,リーンのような形式的言語で規定された証明を決定的かつ客観的に検証できる概念実証について述べる。 古典的な報酬-最大化強化学習とは違い、高報酬行動が過大評価され、状態空間を効果的に探索できない場合が多いが、GFlowNetsは、合成対象をサンプリングし、一般化を改善し、モデルが多様な仮説を維持するための有望なアプローチとして現れてきた。 我々の初期の結果は、GFlowNetが検索環境におけるモデル性能を向上させる可能性を示しており、特に、推論時間計算のスケーリングへのパラダイムシフトや「ゆっくり考える」ことを考えると、関係している。

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