論文の概要: Entropy-Based Adaptive Weighting for Self-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23913v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 10:04:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:36:39.591774
• Title: Entropy-Based Adaptive Weighting for Self-Training
• Title（参考訳）: エントロピーに基づく自己学習のための適応重み付け
• Authors: Xiaoxuan Wang, Yihe Deng, Mingyu Derek Ma, Wei Wang,
• Abstract要約: 自己学習のためのエントロピーに基づく適応重み付け(EAST)を提案する。 EASTは、自己学習中に不確実なデータを優先順位付けするために設計された適応的な重み付け戦略である。 我々はGSM8KおよびMATHベンチマークに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.089334734753677
• License:
• Abstract: The mathematical problem-solving capabilities of large language models have become a focal point of research, with growing interests in leveraging self-generated reasoning paths as a promising way to refine and enhance these models. These paths capture step-by-step logical processes while requiring only the correct answer for supervision. The self-training method has been shown to be effective in reasoning tasks while eliminating the need for external models and manual annotations. However, optimizing the use of self-generated data for model training remains an open challenge. In this work, we propose Entropy-Based Adaptive Weighting for Self-Training (EAST), an adaptive weighting strategy designed to prioritize uncertain data during self-training. Specifically, EAST employs a mapping function with a tunable parameter that controls the sharpness of the weighting, assigning higher weights to data where the model exhibits greater uncertainty. This approach guides the model to focus on more informative and challenging examples, thereby enhancing its reasoning ability. We evaluate our approach on GSM8K and MATH benchmarks. Empirical results show that, while the vanilla method yields virtually no improvement (0%) on MATH, EAST achieves around a 1% gain over backbone model. On GSM8K, EAST attains a further 1-2% performance boost compared to the vanilla method.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの数学的問題解決能力は研究の焦点となり、これらのモデルを洗練・拡張するための有望な方法として自己生成的推論経路を活用することへの関心が高まっている。 これらのパスは、監督のために正しい答えしか必要とせず、ステップバイステップの論理プロセスをキャプチャします。 自己学習法は、外部モデルや手動アノテーションの必要性を排除しつつ、タスクの推論に有効であることが示されている。 しかし、モデルトレーニングにおける自己生成データの使用を最適化することは、未解決の課題である。 本研究では,自己学習中に不確実なデータを優先する適応重み付け戦略である,自己学習のためのエントロピーに基づく適応重み付け(EAST)を提案する。 具体的には、EASTは、重み付けのシャープさを制御する調整可能なパラメータを持つマッピング関数を使用し、モデルがより不確実性を示すデータにより高い重みを割り当てる。 このアプローチは、より情報的で挑戦的な例に焦点を合わせるようモデルに誘導し、それによって推論能力を高める。 我々はGSM8KおよびMATHベンチマークに対するアプローチを評価する。 実験の結果,バニラ法はMATHをほぼ改善する(0%)が,EASTは背骨モデルよりも1%向上することがわかった。 GSM8Kでは、EASTはバニラ法に比べてさらに1-2%の性能向上を達成した。

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