論文の概要: Step Guided Reasoning: Improving Mathematical Reasoning using Guidance Generation and Step Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19817v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 01:38:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 07:49:51.000928
• Title: Step Guided Reasoning: Improving Mathematical Reasoning using Guidance Generation and Step Reasoning
• Title（参考訳）: Step Guided Reasoning: Guidance GenerationとStep Reasoningによる数学的推論の改善
• Authors: Lang Cao, Chao Peng, Yitong Li,
• Abstract要約: ステップバイステップのChain-of-Thought(CoT)推論は、大規模言語モデル(LLM)の数学的能力を向上させる。 モデル微調整を伴わないステップ誘導推論法を提案する。 AMC23データセットの精度は30%から57.5%に向上し,91.7%に向上し,MATHデータセットのレベル5問題では55.8%に向上し,43%から67%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.702162381335683
• License:
• Abstract: Mathematical reasoning has been a challenging aspect of large language models (LLMs). However, the introduction of step-by-step Chain-of-Thought (CoT) inference has significantly advanced the mathematical capabilities of LLMs. Despite this progress, current approaches either require massive inference datasets as training datasets or rely on few-shot methods that often sacrifice accuracy. To address this bottleneck in mathematical reasoning, we propose a novel method called Step Guidance Reasoning without involving further model fine-tuning. In this approach, LLMs reflect on small reasoning steps -- similar to how humans deliberate on and focus attention on what to do next. By incorporating this reflective process into the inference stage, LLMs can effectively guide their reasoning from one step to the next. Our method significantly improved the math performance, raising the accuracy on the AMC23 dataset from 30% to 57.5%, a relative improvement of 91.7%, and on the sampled level 5 problem of the MATH dataset, we achieved a relative accuracy improvement of 55.8%, increasing from 43% to 67%.
• Abstract（参考訳）: 数学的推論は、大規模言語モデル(LLM)の難しい側面である。 しかし、ステップバイステップのChain-of-Thought(CoT)推論の導入により、LLMの数学的能力は大幅に向上した。 この進歩にもかかわらず、現在のアプローチでは、トレーニングデータセットとして大量の推論データセットを必要とするか、あるいは精度を犠牲にする数発のメソッドに依存している。 数学的推論におけるこのボトルネックに対処するため,よりモデル微調整を伴わずにステップ誘導推論と呼ばれる新しい手法を提案する。 このアプローチでは、LCMは小さな推論ステップを反映します。 この反射過程を推論段階に組み込むことで、LSMは推論をある段階から次の段階へ効果的に導くことができる。 AMC23データセットの精度は30%から57.5%に向上し,91.7%に向上し,MATHデータセットのレベル5問題では55.8%に向上し,43%から67%に向上した。

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