論文の概要: Flow-DPO: Improving LLM Mathematical Reasoning through Online Multi-Agent Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22304v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 17:50:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:16.617662
• Title: Flow-DPO: Improving LLM Mathematical Reasoning through Online Multi-Agent Learning
• Title（参考訳）: Flow-DPO:オンラインマルチエージェント学習によるLLM数学的推論の改善
• Authors: Yihe Deng, Paul Mineiro,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの微調整のための高品質な推論トレースを作成するための新しい手法を提案する。 本手法では,コンポーネントLLMが協調的にソリューションを構築するために,インクリメンタルな出力生成フローを用いる。 オンラインダイレクトパラメータ最適化(DPO)学習を用いてフローをトレーニングし、トレーニング例毎にDPOペアを生成し、モデルをリアルタイムで更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.156753196673598
• License:
• Abstract: Mathematical reasoning is a crucial capability for Large Language Models (LLMs), yet generating detailed and accurate reasoning traces remains a significant challenge. This paper introduces a novel approach to produce high-quality reasoning traces for LLM fine-tuning using online learning \textbf{Flows}. Our method employs an incremental output production Flow, where component LLMs collaboratively construct solutions through iterative communication. We train the Flow using online Direct Preference Optimization (DPO) learning with rollouts, generating DPO pairs for each training example and updating models in real-time. We directly compare the quality of reasoning traces generated by our method with those produced through direct model inference, demonstrating the effectiveness of our approach in improving LLM performance in mathematical reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 数学的推論はLarge Language Models(LLM)にとって重要な機能であるが、詳細かつ正確な推論トレースを生成することは大きな課題である。 本稿では,LLMファインチューニングのためのオンライン学習手法であるtextbf{Flows} を用いて,高品質な推論トレースを作成する手法を提案する。 本手法では,逐次出力生成フローを用いて,コンポーネントLLMが反復的通信によって協調的にソリューションを構築する。 オンラインダイレクトパラメータ最適化(DPO)学習を用いてフローをトレーニングし、トレーニング例毎にDPOペアを生成し、モデルをリアルタイムで更新する。 我々は,本手法で生成した推論トレースの質を,直接モデル推論により生成したものと直接比較し,数学的推論タスクにおけるLLM性能向上におけるアプローチの有効性を実証する。

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