論文の概要: GanitLLM: Difficulty-Aware Bengali Mathematical Reasoning through Curriculum-GRPO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06767v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 03:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.972737
• Title: GanitLLM: Difficulty-Aware Bengali Mathematical Reasoning through Curriculum-GRPO
• Title（参考訳）: GanitLLM:カリキュラムGRPOによるベンガル数理推論の難しさ
• Authors: Shubhashis Roy Dipta, Khairul Mahbub, Nadia Najjar,
• Abstract要約: 本稿では,GanitLLMと呼ばれるベンガルの数学的推論モデルを提案する。 また,難易度の高いベンガル数学コーパスとカリキュラムベースのGRPOパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a Bengali mathematical reasoning model called GanitLLM (named after the Bangla word for mathematics, "Ganit"), together with a new difficulty-aware Bengali math corpus and a curriculum-based GRPO pipeline. Bengali is one of the world's most widely spoken languages, yet existing LLMs either reason in English and then translate, or simply fail on multi-step Bengali math, in part because reinforcement learning recipes are tuned for high-resource languages and collapse under reward sparsity in low-resource settings. To address this, we construct Ganit, a rigorously filtered and decontaminated Bengali math dataset with automatic difficulty tags derived from the pass@k of a strong evaluator model. Building on this dataset, we propose Curriculum-GRPO, which combines multi-stage training (SFT + GRPO) with difficulty-aware sampling and verifiable rewards for format, numerical correctness, and Bengali reasoning. On Bn-MGSM and Bn-MSVAMP, GanitLLM-4B improves over its Qwen3-4B base by +8 and +7 accuracy points, respectively, while increasing the percentage of Bengali reasoning tokens from 14% to over 88% and reducing average solution length from 943 to 193 words.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GanitLLM(バングラ語で「ガニット」を意味する)と呼ばれるベンガルの数学的推論モデルと,新しい難解なベンガル数学コーパスとカリキュラムベースのGRPOパイプラインを提案する。 ベンガル語は世界でも最も広く話されている言語の一つであるが、既存のLLMは英語で理にかなっているか、翻訳されているか、あるいは多段階のベンガル数学で失敗している。 そこで我々は,強評価モデルのpass@kから自動的な難易度タグ付きベンガル数学データセットであるGanitを構築した。 本データセットに基づいて,多段階学習(SFT + GRPO)と難解なサンプリングと,形式,数値的正確性,ベンガル推論に対する検証可能な報酬を組み合わせたカリキュラム-GRPOを提案する。 Bn-MGSMとBn-MSVAMPでは、GanitLLM-4BはQwen3-4Bベースを+8と+7の精度で改善し、ベンガルの推論トークンの割合は14%から88%に増加し、平均解長は943から193ワードに短縮された。

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