論文の概要: Learning to Reason via Self-Iterative Process Feedback for Small Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08393v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 14:05:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:52.849883
• Title: Learning to Reason via Self-Iterative Process Feedback for Small Language Models
• Title（参考訳）: 小言語モデルに対する自己決定的プロセスフィードバックによる推論の学習
• Authors: Kaiyuan Chen, Jin Wang, Xuejie Zhang,
• Abstract要約: 小型言語モデル (SLM) は大規模言語モデル (LLM) よりも効率的で費用効率が良く、カスタマイズできる。 この研究により、SLMは自己満足的なフィードバックから推論を学ぶことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3831551965806534
• License:
• Abstract: Small language models (SLMs) are more efficient, cost-effective, and customizable than large language models (LLMs), though they often underperform in specific areas like reasoning. Past methods for enhancing SLMs' reasoning, such as supervised fine-tuning and distillation, often depend on costly external signals, resulting in SLMs being overly confident with limited supervision signals, thus limiting their abilities. Therefore, this study enables SLMs to learn to reason from self-iterative feedback. By combining odds ratio preference optimization (ORPO), we fine-tune and align SLMs using positive and negative signals generated by themselves. Additionally, we introduce process supervision for rewards in preference alignment by sampling-based inference simulation and process reward models. Compared to Supervised Fine-Tuning (SFT), our method improves the performance of Gemma-2B by 12.43 (Acc) on GSM8K and 3.95 (Pass@1) on MBPP. Furthermore, the proposed method also demonstrated superior out-of-domain generalization capabilities on MMLU_Math and HumanEval.
• Abstract（参考訳）: 小型言語モデル (SLM) は大規模言語モデル (LLM) よりも効率的で費用対効果があり、カスタマイズ可能であるが、推論のような特定の分野では性能が劣ることが多い。 監督された微調整や蒸留のような従来のSLMの推論を強化する方法は、しばしば高価な外部信号に依存するため、SLMは限られた監視信号に過度に自信を持ち、能力を制限する。 そこで本研究では,SLMが自己満足的フィードバックから推論を学習することを可能にする。 オッズ比選好最適化(ORPO)を組み合わせることで、自己生成した正と負の信号を用いて微調整し、SLMを整列する。 さらに、サンプリングベース推論シミュレーションとプロセス報酬モデルにより、選好アライメントにおける報酬のプロセス監視を導入する。 GSM8Kは12.43(Acc)、MBPPは3.95(Pass@1)である。 さらに,MMLU_MathおよびHumanEval上でのドメイン外一般化性能も向上した。

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