論文の概要: Scoring Verifiers: Evaluating Synthetic Verification for Code and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13820v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 18:19:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:17:32.201215
• Title: Scoring Verifiers: Evaluating Synthetic Verification for Code and Reasoning
• Title（参考訳）: Scoring Verifiers: コードと推論のための合成検証の評価
• Authors: Aleksander Ficek, Somshubra Majumdar, Vahid Noroozi, Boris Ginsburg,
• Abstract要約: 本稿では,既存の符号化ベンチマークをスコアとランキングデータセットに変換して,合成検証の有効性を評価する手法を提案する。 我々は4つの新しいベンチマーク(HE-R, HE-R+, MBPP-R, MBPP-R+)を公表し, 標準, 推論, 報酬に基づくLCMを用いて合成検証手法を解析した。 実験の結果, 推論はテストケースの生成を著しく改善し, テストケースのスケーリングによって検証精度が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.25951947621526
• License:
• Abstract: Synthetic verification techniques such as generating test cases and reward modelling are common ways to enhance the coding capabilities of large language models (LLM) beyond predefined tests. Additionally, code verification has recently found great success as a critical component in improving reasoning capability of LLMs via reinforcement learning. In this paper, we propose a an approach which can transform existing coding benchmarks into scoring and ranking datasets to evaluate the effectiveness of synthetic verifiers. We also propose multiple metrics to measure different aspects of the synthetic verifiers with the proposed benchmarks. By employing the proposed approach, we release four new benchmarks (HE-R, HE-R+, MBPP-R, and MBPP-R+), and analyzed synthetic verification methods with standard, reasoning-based, and reward-based LLMs. Our experiments show that reasoning can significantly improve test case generation and that scaling the number of test cases enhances the verification accuracy.
• Abstract（参考訳）: テストケースの生成や報酬モデリングなどの合成検証技術は、事前定義されたテストを超えて、大規模言語モデル(LLM)のコーディング能力を向上する一般的な方法である。 さらに、コード検証は、強化学習を通じてLLMの推論能力を改善する重要な要素として、最近大きな成功を収めている。 本稿では,既存の符号化ベンチマークをスコアとランキングデータセットに変換して,合成検証の有効性を評価する手法を提案する。 また,提案したベンチマークを用いて,合成検証器の異なる側面を測定するために,複数の指標を提案する。 提案手法を応用して4つの新しいベンチマーク(HE-R, HE-R+, MBPP-R, MBPP-R+)を公表し, 標準, 推論, 報酬に基づくLCMを用いて合成検証手法を解析した。 実験の結果, 推論はテストケースの生成を著しく改善し, テストケースのスケーリングによって検証精度が向上することがわかった。

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