論文の概要: Neuro-Symbolic Data Generation for Math Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04857v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 08:49:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:56:30.903594
• Title: Neuro-Symbolic Data Generation for Math Reasoning
• Title（参考訳）: 数学推論のためのニューロシンボリックデータ生成
• Authors: Zenan Li, Zhi Zhou, Yuan Yao, Yu-Feng Li, Chun Cao, Fan Yang, Xian Zhang, Xiaoxing Ma,
• Abstract要約: 高品質な教師付き数学的データセットを自動生成する手法を開発した。 本手法は,既存の数学問題を慎重に変更し,新たに生成した問題の多様性と妥当性を両立させる。 実験により,提案手法により生成したデータの品質を実証し,LLaMA-2 と Mistral が最先端のデータを上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.00099724151703
• License:
• Abstract: A critical question about Large Language Models (LLMs) is whether their apparent deficiency in mathematical reasoning is inherent, or merely a result of insufficient exposure to high-quality mathematical data. To explore this, we developed an automated method for generating high-quality, supervised mathematical datasets. The method carefully mutates existing math problems, ensuring both diversity and validity of the newly generated problems. This is achieved by a neuro-symbolic data generation framework combining the intuitive informalization strengths of LLMs, and the precise symbolic reasoning of math solvers along with projected Markov chain Monte Carlo sampling in the highly-irregular symbolic space. Empirical experiments demonstrate the high quality of data generated by the proposed method, and that the LLMs, specifically LLaMA-2 and Mistral, when realigned with the generated data, surpass their state-of-the-art counterparts.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)に関する重要な疑問は、それらの数学的推論における明らかな欠如が固有のものなのか、それとも単に高品質な数学的データへの露出不足の結果なのかである。 そこで我々は,高品質な教師付き数学的データセットを自動生成する手法を開発した。 提案手法は,既存の数学問題を慎重に変更し,新たに生成した問題の多様性と妥当性を両立させる。 これは、LLMの直感的な非公式化強度と、マルコフ連鎖モンテカルロの高次不規則な記号空間における標本化とともに、数学解の正確な記号推論を組み合わせた、ニューロシンボリックデータ生成フレームワークによって達成される。 実験により,提案手法により生成されたデータの品質が向上し,LLaMA-2 と Mistral が得られたデータに適合すると,LLM が最先端のデータを上回ることを示す。

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