論文の概要: CoT-Self-Instruct: Building high-quality synthetic prompts for reasoning and non-reasoning tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23751v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 17:38:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.136447
• Title: CoT-Self-Instruct: Building high-quality synthetic prompts for reasoning and non-reasoning tasks
• Title（参考訳）: CoT-Self-Instruct:推論および非推論タスクのための高品質な合成プロンプトの構築
• Authors: Ping Yu, Jack Lanchantin, Tianlu Wang, Weizhe Yuan, Olga Golovneva, Ilia Kulikov, Sainbayar Sukhbaatar, Jason Weston, Jing Xu,
• Abstract要約: 合成データ生成手法CoT-Self-Instructを提案する。 検証可能な推論において、我々の合成データはs1kやOpenMathReasoningといった既存のトレーニングデータセットよりも大幅に優れています。 検証不能な命令追従タスクに対しては、AlpacaEval 2.0とArena-Hardの両方で、人間または標準の自己指示プロンプトの性能を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.482238100217195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose CoT-Self-Instruct, a synthetic data generation method that instructs LLMs to first reason and plan via Chain-of-Thought (CoT) based on the given seed tasks, and then to generate a new synthetic prompt of similar quality and complexity for use in LLM training, followed by filtering for high-quality data with automatic metrics. In verifiable reasoning, our synthetic data significantly outperforms existing training datasets, such as s1k and OpenMathReasoning, across MATH500, AMC23, AIME24 and GPQA-Diamond. For non-verifiable instruction-following tasks, our method surpasses the performance of human or standard self-instruct prompts on both AlpacaEval 2.0 and Arena-Hard.
• Abstract（参考訳）: 提案する合成データ生成手法であるCoT-Self-Instructは,所与のシードタスクに基づいて,まずはChain-of-Thought(CoT)を経由し,次に,LLMトレーニングで使用する類似品質と複雑性の新たな合成プロンプトを生成し,次いで自動測定値による高品質なデータのフィルタリングを行う。 検証可能な推論において、我々の合成データは、MATH500、AMC23、AIME24、GPQA-Diamondを含む既存のトレーニングデータセット、例えばs1kやOpenMathReasoningを著しく上回る。 検証不能な命令追従タスクに対しては、AlpacaEval 2.0とArena-Hardの両方で、人間または標準の自己指示プロンプトの性能を上回ります。

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