論文の概要: Self-Improving Transformers Overcome Easy-to-Hard and Length Generalization Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01612v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 05:32:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:46:08.873999
• Title: Self-Improving Transformers Overcome Easy-to-Hard and Length Generalization Challenges
• Title（参考訳）: 自己改善型トランスフォーマーは難易度と長大化の課題を克服する
• Authors: Nayoung Lee, Ziyang Cai, Avi Schwarzschild, Kangwook Lee, Dimitris Papailiopoulos,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、しばしば、トレーニング分布を超えて、長さの一般化と複雑な問題インスタンスの解決に苦労する。 モデルが自身のソリューションから反復的に生成し、学習する自己改善アプローチを提案する。 本研究は,制御された弱強曲線がモデル論理外挿法を体系的に教える方法を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.975023196507841
• License:
• Abstract: Large language models often struggle with length generalization and solving complex problem instances beyond their training distribution. We present a self-improvement approach where models iteratively generate and learn from their own solutions, progressively tackling harder problems while maintaining a standard transformer architecture. Across diverse tasks including arithmetic, string manipulation, and maze solving, self-improving enables models to solve problems far beyond their initial training distribution-for instance, generalizing from 10-digit to 100-digit addition without apparent saturation. We observe that in some cases filtering for correct self-generated examples leads to exponential improvements in out-of-distribution performance across training rounds. Additionally, starting from pretrained models significantly accelerates this self-improvement process for several tasks. Our results demonstrate how controlled weak-to-strong curricula can systematically teach a model logical extrapolation without any changes to the positional embeddings, or the model architecture.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、しばしば、トレーニング分布を超えて、長さの一般化と複雑な問題インスタンスの解決に苦労する。 モデルが自身のソリューションから反復的に生成および学習し、標準トランスフォーマーアーキテクチャを維持しながら、より難しい問題に徐々に対処する自己改善アプローチを提案する。 算術、弦の操作、迷路の解法を含む多種多様なタスクにおいて、自己改善により、モデルは初期のトレーニング分布をはるかに越え、例えば、10桁から100桁への加算を、明らかな飽和なしに一般化することができる。 場合によっては、正しい自己生成例をフィルタリングすることで、トレーニングラウンド全体でのアウト・オブ・ディストリビューション性能が指数関数的に改善されることが観察される。 さらに、事前訓練されたモデルから始めると、いくつかのタスクに対する自己改善プロセスが大幅に加速する。 本研究は, 制御された弱強曲線が, 位置埋め込みやモデルアーキテクチャの変更を伴わずに, モデル論理補間を体系的に教える方法を示すものである。

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