論文の概要: Your Language Model May Think Too Rigidly: Achieving Reasoning Consistency with Symmetry-Enhanced Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17800v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 03:03:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 18:41:06.710477
• Title: Your Language Model May Think Too Rigidly: Achieving Reasoning Consistency with Symmetry-Enhanced Training
• Title（参考訳）: 言語モデルが厳格に考える: シンメトリ強化トレーニングによる一貫性の実現
• Authors: Yihang Yao, Zhepeng Cen, Miao Li, William Han, Yuyou Zhang, Emerson Liu, Zuxin Liu, Chuang Gan, Ding Zhao,
• Abstract要約: 我々は、文脈から有用な情報を抽出する能力を向上させるデータ中心のアプローチであるsyMmetry-ENhanceD (MEND) Data Augmentationを提案する。 推論連鎖の増大を強調する既存の手法とは異なり,本手法は知識抽出段階におけるモデルロバスト性を向上させる。 論理的および算術的推論タスクの実験は、MENDが様々なクエリのバリエーションで推論性能を向上させることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.48331530995786
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong reasoning capabilities across various tasks. However, even minor variations in query phrasing, despite preserving the underlying semantic meaning, can significantly affect their performance. To address this, we focus on enhancing LLMs' awareness of symmetry in query variations and propose syMmetry-ENhanceD (MEND) Data Augmentation, a data-centric approach that improves the model's ability to extract useful information from context. Unlike existing methods that emphasize reasoning chain augmentation, our approach improves model robustness at the knowledge extraction stage through query augmentations, enabling more data-efficient training and stronger generalization to Out-of-Distribution (OOD) settings. Extensive experiments on both logical and arithmetic reasoning tasks show that MEND enhances reasoning performance across diverse query variations, providing new insight into improving LLM robustness through structured dataset curation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる強力な推論能力を示している。 しかし、基礎となる意味を保っているにもかかわらず、クエリのフレーズの微妙なバリエーションでさえ、そのパフォーマンスに大きな影響を及ぼす可能性がある。 これを解決するために,LLM のクエリ変動における対称性に対する意識を高めることに注力し,文脈から有用な情報を抽出するデータ中心のアプローチである syMmetry-ENhanceD (MEND) Data Augmentation を提案する。 推論チェーンの強化を重視した既存の手法とは異なり、我々の手法は、クエリの強化によって知識抽出段階におけるモデル堅牢性を改善し、よりデータ効率の高いトレーニングを可能にし、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)設定へのより強力な一般化を可能にする。 論理的および算術的推論タスクの広範な実験により、MENDは様々なクエリのバリエーションにわたる推論性能を高め、構造化データセットのキュレーションによるLLMの堅牢性の向上に関する新たな洞察を提供する。

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