提高LLaMA-7B的数学推理能力

概述

这篇文章探讨了利用多视角微调方法提高数学推理的泛化能力。数学推理在相对较小的语言模型中仍然是一个挑战，许多现有方法倾向于依赖庞大但效率低下的大语言模型进行知识蒸馏。研究人员提出了一种避免过度依赖大语言模型的新方法，该方法通过有效利用具有不同注释格式的现有数学问题数据集来进行训练。

区别于过去的方法，该方法充分考虑不同的注释格式，并在训练模型时利用它们。模型通过在输入问题后附加不同的指令来灵活地学习生成多种格式的解决方案。实验结果表明，该方法使得 LLaMA-7B 模型在超越使用知识蒸馏的先前方法和谨慎建立的基准线的同时，实现了更好的表现。

该论文提出的研究方法是一种多视角微调方法，能够高效地利用具有不同注释样式的数学问题数据集。通过将不同的注释格式视为不同的“视角”，并在训练模型时利用它们，模型能够学会以灵活的方式生成多种格式的解决方案。

该方法在不同视角和数据集上赋予模型良好的泛化能力，并且能够从不准确或不完整的嘈杂数据中学习。实验结果表明，该方法使得 LLaMA-7B 模型在数学推理任务上取得了良好的性能，超越了使用知识蒸馏的先前方法和谨慎建立的基准线。该方法的性能支持了其目标。

重要问题探讨

1. 在文中提到的四种不同的数学问题解答视图中，哪种视图最适合用于理解解决问题的逻辑推理过程？ 答案：根据文中的介绍，第一种视图是“清晰的思路解释（CoTclean）”，这种视图通过详细的逐步解释过程来阐明解决问题的逻辑推理过程，最适合用于理解解决问题的逻辑推理过程。

2. 采用“解方程（EQN）”这种视图可以提供什么样的数学问题解答表示形式？ 答案：根据文中的介绍，采用“解方程（EQN）”这种视图可以将每个问题的解答表示为由一系列运算符和数量组成的方程，但没有附带任何解释。这种视图虽然没有CoT解决方案提供的详细解释，但它提供了问题解决的高层次表示，是大多数数据集中最为常见的注释格式之一。

3. 何种数学问题解答视图被广泛采用，并且与人类推理过程相吻合？ 答案：根据文中的介绍，采用“解树前序遍历（TREE）”这种视图可以有助于人类推理过程。它采用解树的前序遍历方法，避免使用括号，相比EQN解决方案进一步简化了解决方案的语法。同时，这种形式反映了与人类推理相一致的目标驱动的解决策略，有助于高效的解决方案处理和推理。

4. 那种数学问题解答视图反映了真实世界数据中的不确定性和模糊性？ 答案：根据文中的介绍，采用“带噪声的思路解释（CoTnoisy）”这种视图反映了真实世界数据中的不确定性和模糊性。这种视图包括了不准确或不相关的解决方案，不能用于评估，但能够帮助模型更加强健和适应不同的数据来源。

5. 在解答数学问题时，哪种视图可以提供高效和有效的解决方式？ 答案：根据文中的介绍，“解方程（EQN）”这种视图可以提供高效和有效的解决方式。它以数学表达式的形式捕捉问题解决过程的本质，对于解决某些类型的问题来说是一种高效且有效的表示方式。

论文：2307.07951