論文の概要: URSA: Understanding and Verifying Chain-of-thought Reasoning in Multimodal Mathematics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04686v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 18:49:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:57:03.315733
• Title: URSA: Understanding and Verifying Chain-of-thought Reasoning in Multimodal Mathematics
• Title（参考訳）: URSA:マルチモーダル数学におけるチェーン・オブ・シント推論の理解と検証
• Authors: Ruilin Luo, Zhuofan Zheng, Yifan Wang, Yiyao Yu, Xinzhe Ni, Zicheng Lin, Jin Zeng, Yujiu Yang,
• Abstract要約: CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の数学的推論に広く応用されている。 本研究では,CoT蒸留,トラジェクトリ・フォーマットの書き換え,および形式統一を統合した3つのモジュール合成戦略を提案する。 その結果、マルチモーダル数学における高品質なCoT推論命令微調整データセットMMathCoT-1Mが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.308196207219613
• License:
• Abstract: Chain-of-thought (CoT) reasoning has been widely applied in the mathematical reasoning of Large Language Models (LLMs). Recently, the introduction of derivative process supervision on CoT trajectories has sparked discussions on enhancing scaling capabilities during test time, thereby boosting the potential of these models. However, in multimodal mathematical reasoning, the scarcity of high-quality CoT training data has hindered existing models from achieving high-precision CoT reasoning and has limited the realization of reasoning potential during test time. In this work, we propose a three-module synthesis strategy that integrates CoT distillation, trajectory-format rewriting, and format unification. It results in a high-quality CoT reasoning instruction fine-tuning dataset in multimodal mathematics, MMathCoT-1M. We comprehensively validate the state-of-the-art (SOTA) performance of the trained URSA-7B model on multiple multimodal mathematical benchmarks. For test-time scaling, we introduce a data synthesis strategy that automatically generates process annotation datasets, known as DualMath-1.1M, focusing on both interpretation and logic. By further training URSA-7B on DualMath-1.1M, we transition from CoT reasoning capabilities to robust supervision abilities. The trained URSA-RM-7B acts as a verifier, effectively enhancing the performance of URSA-7B at test time. URSA-RM-7B also demonstrates excellent out-of-distribution (OOD) verifying capabilities, showcasing its generalization. Model weights, training data and code will be open-sourced.
• Abstract（参考訳）: CoT推論は、Large Language Models (LLMs) の数学的推論に広く応用されている。 近年,CoT軌道上での微分プロセス監視の導入により,試験時間におけるスケーリング能力の向上が議論され,これらのモデルの可能性が高まっている。 しかし、マルチモーダルな数学的推論では、高品質なCoTトレーニングデータの不足により、既存のモデルが高精度なCoT推論を達成できなくなり、試験期間中の推論ポテンシャルの実現が制限された。 本研究では,CoT蒸留,トラジェクトリ・フォーマットの書き換え,および形式統一を統合した3つのモジュール合成戦略を提案する。 その結果、マルチモーダル数学における高品質なCoT推論命令微調整データセットMMathCoT-1Mが得られた。 複数のマルチモーダル数学ベンチマークにおいて,訓練されたURSA-7BモデルのSOTA(State-of-the-art)性能を総合的に検証する。 テスト時間スケーリングでは、DualMath-1.1Mとして知られるプロセスデータセットを自動的に生成し、解釈と論理の両方に焦点を当てるデータ合成戦略を導入する。 DualMath-1.1MでのURSA-7Bのさらなる訓練により、我々はCoT推論能力から堅牢な監視能力に移行する。 訓練されたURSA-RM-7Bは検証器として機能し、試験時のURSA-7Bの性能を効果的に向上させる。 URSA-RM-7Bは、その一般化を実証し、優れたアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検証能力を示す。 モデルの重み、トレーニングデータ、コードをオープンソースにする。

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