論文の概要: Kwai-STaR: Transform LLMs into State-Transition Reasoners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04799v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 15:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:11.131668
• Title: Kwai-STaR: Transform LLMs into State-Transition Reasoners
• Title（参考訳）: Kwai-STaR:LSMを状態遷移共振器に変換する
• Authors: Xingyu Lu, Yuhang Hu, Changyi Liu, Tianke Zhang, Zhenyu Yang, Zhixiang Ding, Shengsheng Qian, Meng Du, Ruiwen Kang, Kaiyu Tang, Fan Yang, Tingting Gao, Di Zhang, Hai-Tao Zheng, Bin Wen,
• Abstract要約: 我々は,LLMを状態遷移共振器に変換するKwai-STaRフレームワークを提案する。 本実験は, Kwai-STaR の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.04007322004791
• License:
• Abstract: Mathematical reasoning presents a significant challenge to the cognitive capabilities of LLMs. Various methods have been proposed to enhance the mathematical ability of LLMs. However, few recognize the value of state transition for LLM reasoning. In this work, we define mathematical problem-solving as a process of transiting from an initial unsolved state to the final resolved state, and propose Kwai-STaR framework, which transforms LLMs into State-Transition Reasoners to improve their intuitive reasoning capabilities. Our approach comprises three main steps: (1) Define the state space tailored to the mathematical reasoning. (2) Generate state-transition data based on the state space. (3) Convert original LLMs into State-Transition Reasoners via a curricular training strategy. Our experiments validate the effectiveness of Kwai-STaR in enhancing mathematical reasoning: After training on the small-scale Kwai-STaR dataset, general LLMs, including Mistral-7B and LLaMA-3, achieve considerable performance gain on the GSM8K and GSM-Hard dataset. Additionally, the state transition-based design endows Kwai-STaR with remarkable training and inference efficiency. Further experiments are underway to establish the generality of Kwai-STaR.
• Abstract（参考訳）: 数学的推論はLLMの認知能力に重要な課題をもたらす。 LLMの数学的能力を高めるために,様々な手法が提案されている。 しかし、LSM推論の状態遷移の値を認識する人は少ない。 本研究では,初期未解決状態から最終解決状態への遷移過程として数学的問題解決を定義し,LLMを状態遷移共振器に変換するKwai-STaRフレームワークを提案する。 提案手法は,(1) 数学的推論に適した状態空間を定義する。 2)状態空間に基づいて状態遷移データを生成する。 (3)原型LLMを正則訓練戦略により状態遷移共振器に変換する。 小型の Kwai-STaR データセットをトレーニングした後,Mistral-7B や LLaMA-3 を含む一般 LLM は GSM8K および GSM-Hard データセットでかなりの性能向上を達成した。 さらに、状態遷移に基づく設計では、Kwai-STaRに優れたトレーニングと推論効率が与えられる。 Kwai-STaRの一般性を確立するためのさらなる実験が進行中である。

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