論文の概要: Procedural Knowledge in Pretraining Drives Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12580v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 15:47:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:05.189252
• Title: Procedural Knowledge in Pretraining Drives Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける事前学習における手続き的知識
• Authors: Laura Ruis, Maximilian Mozes, Juhan Bae, Siddhartha Rao Kamalakara, Dwarak Talupuru, Acyr Locatelli, Robert Kirk, Tim Rocktäschel, Edward Grefenstette, Max Bartolo,
• Abstract要約: 推論タスクを行う際に,大規模言語モデルが採用する一般化戦略について検討する。 以上の結果から, モデルを用いた推論手法は検索と異なり, より一般化可能な戦略であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.066436019078164
• License:
• Abstract: The capabilities and limitations of Large Language Models have been sketched out in great detail in recent years, providing an intriguing yet conflicting picture. On the one hand, LLMs demonstrate a general ability to solve problems. On the other hand, they show surprising reasoning gaps when compared to humans, casting doubt on the robustness of their generalisation strategies. The sheer volume of data used in the design of LLMs has precluded us from applying the method traditionally used to measure generalisation: train-test set separation. To overcome this, we study what kind of generalisation strategies LLMs employ when performing reasoning tasks by investigating the pretraining data they rely on. For two models of different sizes (7B and 35B) and 2.5B of their pretraining tokens, we identify what documents influence the model outputs for three simple mathematical reasoning tasks and contrast this to the data that are influential for answering factual questions. We find that, while the models rely on mostly distinct sets of data for each factual question, a document often has a similar influence across different reasoning questions within the same task, indicating the presence of procedural knowledge. We further find that the answers to factual questions often show up in the most influential data. However, for reasoning questions the answers usually do not show up as highly influential, nor do the answers to the intermediate reasoning steps. When we characterise the top ranked documents for the reasoning questions qualitatively, we confirm that the influential documents often contain procedural knowledge, like demonstrating how to obtain a solution using formulae or code. Our findings indicate that the approach to reasoning the models use is unlike retrieval, and more like a generalisable strategy that synthesises procedural knowledge from documents doing a similar form of reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの能力と限界は、近年、非常に詳細に指摘されており、興味深いが矛盾する図を提供している。 一方、LLMは問題を解く一般的な能力を示す。 一方、人間に比べて驚くほどの理性差を示し、一般化戦略の堅牢性に疑問を呈している。 LLMの設計に使用されるデータ量は、従来の一般化測定法である列車-テストセット分離の適用を妨げている。 そこで本研究では, LLMが依存する事前学習データを調べることによって, 推論タスクの実行においてどのような一般化戦略を採用するかを検討する。 異なるサイズの2つのモデル(7Bと35B)と2.5Bの事前学習トークンに対して、3つの単純な数学的推論タスクにおいてモデル出力にどのような影響があるかを特定し、事実的疑問に答える上で影響を及ぼすデータと対比する。 モデルが個々の事実的質問に対してほとんど異なるデータ集合に依存しているのに対して、文書は、同じタスク内で異なる理性的な質問に対して同様の影響を与えることが多く、手続き的知識の存在が示される。 さらに、最も影響力のあるデータには、事実に関する質問に対する回答がしばしば現れます。 しかしながら、推論の質問に対して、答えは通常、非常に影響力のあるものではないし、中間の推論ステップに対する答えも示さない。 質問の質的評価から上位の文書を特徴付けると、その文書にはしばしば手続き的な知識が含まれており、例えば、公式やコードを使って解を得る方法を示す。 本研究は, モデルが用いた推論手法が検索と異なり, 類似の推論を行う文書から手続き的知識を合成する一般的な戦略であることを示している。

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