論文の概要: Self-supervised Analogical Learning using Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00996v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 02:31:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:24.460670
• Title: Self-supervised Analogical Learning using Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた自己教師型分析学習
• Authors: Ben Zhou, Sarthak Jain, Yi Zhang, Qiang Ning, Shuai Wang, Yassine Benajiba, Dan Roth,
• Abstract要約: 自己教師型アナログ学習フレームワークであるSALを提案する。 SALは人間の類推過程を模倣し、高品質な記号解を明示的に伝達するようモデルを訓練する。 得られたモデルは、幅広い推論ベンチマークでベース言語モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.64260218737556
• License:
• Abstract: Large language models have been shown to suffer from reasoning inconsistency issues. That is, they fail more in situations unfamiliar to the training data, even though exact or very similar reasoning paths exist in more common cases that they can successfully solve. Such observations motivate us to propose methods that encourage models to understand the high-level and abstract reasoning processes during training instead of only the final answer. This way, models can transfer the exact solution to similar cases, regardless of their relevance to the pre-training data distribution. In this work, we propose SAL, a self-supervised analogical learning framework. SAL mimics the human analogy process and trains models to explicitly transfer high-quality symbolic solutions from cases that they know how to solve to other rare cases in which they tend to fail more. We show that the resulting models after SAL learning outperform base language models on a wide range of reasoning benchmarks, such as StrategyQA, GSM8K, and HotpotQA, by 2% to 20%. At the same time, we show that our model is more generalizable and controllable through analytical studies.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、不整合を推論する問題に悩まされていることが示されている。 つまり、トレーニングデータに馴染みのない状況では失敗するが、うまく解決できるような一般的なケースでは、正確に、あるいは非常に類似した推論パスが存在する。 このような観察は、最終回答のみでなく、トレーニング中の高レベルかつ抽象的な推論プロセスを理解するようモデルに促す手法を提案する動機となっている。 このように、モデルは、トレーニング済みのデータ分布との関連性にかかわらず、正確な解を類似のケースに転送することができる。 本研究では,自己教師型アナログ学習フレームワークであるSALを提案する。 SALは人間の類推過程を模倣し、高品質なシンボリックソリューションを、より失敗する傾向にある他の稀なケースに解決する方法を知っているケースから、明示的に移行するようにモデルを訓練する。 SAL学習後に得られたモデルは,StrategyQA,GSM8K,HotpotQAなど,幅広い推論ベンチマークにおいて,2%から20%向上した。 同時に、我々のモデルは分析研究によりより一般化可能であり、制御可能であることを示す。

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