論文の概要: LEMMA: Learning from Errors for MatheMatical Advancement in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17439v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 17:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:23.853467
• Title: LEMMA: Learning from Errors for MatheMatical Advancement in LLMs
• Title（参考訳）: LEMMA:LLMにおける数学的進歩のためのエラーからの学習
• Authors: Zhuoshi Pan, Yu Li, Honglin Lin, Qizhi Pei, Zinan Tang, Wei Wu, Chenlin Ming, H. Vicky Zhao, Conghui He, Lijun Wu,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルの推論能力を高めるために,数学的発展のための誤りからの学習(LEMMA)を導入する。 LEMMAは、誤ったステップの間違った解と、微調整のための正しい解への反射接続からなるデータを構成する。 実験結果から, LEMMAは他の強力なベースラインよりも高い性能向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.571479131705075
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning capability in solving mathematical problems. However, existing approaches primarily focus on improving the quality of correct training data, e.g., distilling high-quality correct solutions from advanced models, neglecting the value contained in error data, potentially hindering the model's reflective ability. Though some studies attempt to leverage error data, they often involve complex mechanisms, such as Monte Carlo Tree Search (MCTS) to explore error nodes. In this work, we propose to enhance LLMs' reasoning ability by Learning from Errors for Mathematical Advancement (LEMMA). LEMMA constructs data consisting of an incorrect solution with an erroneous step and a reflection connection to a correct solution for fine-tuning. Specifically, we systematically analyze the model-generated error types and introduce an error-type grounded mistake augmentation method to collect diverse and representative errors. Correct solutions are either from fixing the errors or generating a fresh start. Through a model-aware smooth reflection connection, the erroneous solution is transferred to the correct one. By fine-tuning on the constructed dataset, the model is able to self-correct errors autonomously within the generation process without relying on external critique models. Experimental results demonstrate that LEMMA achieves significant performance improvements over other strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、数学的な問題を解く際、顕著な推論能力を示した。 しかし、既存のアプローチは、例えば、高度なモデルから高品質な正しいソリューションを蒸留し、エラーデータに含まれる値を無視し、モデルの反射能力を妨げてしまうような、正しいトレーニングデータの品質向上に重点を置いている。 エラーデータを活用しようとする研究もあるが、モンテカルロ木探索(MCTS)のような複雑なメカニズムでエラーノードを探索することが多い。 本研究では,数学の発展のための誤りから学習することで,LLMの推論能力を向上させることを提案する。 LEMMAは、誤ったステップの間違った解と、微調整のための正しい解への反射接続からなるデータを構成する。 具体的には,モデル生成エラータイプを体系的に解析し,多種多様および代表的誤りを収集するための誤り型基底誤り拡張手法を提案する。 正しい解決策は、エラーを修正するか、新しいスタートを発生させることである。 モデル対応の滑らかな反射接続により、誤った解が正しい解に転送される。 構築されたデータセットを微調整することで、外部の批判モデルに頼ることなく、生成プロセス内で自動でエラーを修正できる。 実験結果から, LEMMAは他の強力なベースラインよりも高い性能向上が得られた。

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