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微软开源的大模型太强了,数学推理超ChatGPT,论文、模型权重全部公开
有了这项研究,大模型的数学能力更强了。
上周,微软与中国科学院联合发布的 WizardMath 大模型火了。该模型有 70B、13B、7B 三个参数规模,研究者在两个数学推理基准 GSM8k 和 MATH 上的测试表明,WizardMath 优于所有其他开源 LLM,达到 SOTA。在 GSM8K 上,WizardMath-70B-V1.0 模型的性能略优于一些闭源 LLM,包括 ChatGPT 3.5、Claude Instant 1 和 PaLM 2 540B。WizardMath-70B-V1.0 模型在 GSM8k 基准测试中达到 81.6 pass@1,比 SOTA 开源 LLM 高出 24.8 分。WizardMath-70B-V1.0 模型在 MATH 基准测试中达到 22.7 pass@1,比 SOTA 开源 LLM 高出 9.2 分。![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/72b323c0-91db-4c92-961e-a983b5cb4a21/640.png)
其中,GSM8k 数据集包含大约 7500 个训练数据和 1319 个测试数据,主要是小学水平的数学问题,每个数据集都包含基本算术运算(加、减、乘、除),一般需要 2 到 8 步来解决。MATH 数据集来自 AMC 10、AMC 12 和 AIME 等著名数学竞赛当中的数学问题,包含 7500 个训练数据和 5000 个具有挑战性的测试数据:初等代数、代数、数论、几何、微积分等。下图显示,WizardMath 在 GSM8k 基准测试中获得第五名,超过了 Claude Instant 1(81.6 vs. 80.9)、ChatGPT(81.6 vs. 80.8)和 PaLM 2 540B(81.6 vs. 80.7)。值得注意的是,与这些模型相比,WizardMath 模型的尺寸要小得多。![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/cf1bf0cc-c6c6-4332-92c9-eacafbac6343/640.png)
HuggingFace 已上线 3 个版本(分别为 7B、13B 和 70B 参数)。现在,相关论文已经公布了。![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/3dbec766-fa1f-4925-8dce-4c02ad0c7af7/640.png)
- 论文地址:https://github.com/nlpxucan/WizardLM
- 项目地址:https://github.com/victorsungo/WizardLM/tree/main/WizardMath
- 模型权重:https://huggingface.co/WizardLM/WizardMath-70B-V1.0
该研究提出了一种名为 Reinforced Evol-Instruct 方法,如图 1 所示,其包含 3 个步骤:1、监督微调。2、训练指令奖励模型以及过程监督奖励模型。3、Active Evol-Instruct 和 PPO 训练。![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/3c9dc203-4c01-4217-bdaf-21e410aeac4f/640.png)
监督微调:继 InstructGPT 之后,该研究还使用了监督指令 - 响应对进行微调,其中包含:- 为了使每个步骤的解析都更加容易,该研究使用 Alpha 版本的 WizardLM 70B(微调的 LLaMA 模型)模型对 GSM8k 和 MATH 重新生成了 15k 个答案,以 step-by-step 方式生成解决方案,然后找出正确答案,并使用这些数据对基础 Llama 模型进行微调。
- 该研究还从 WizardLM 的训练数据中采样了 1.5k 个开放域对话,然后将其与上述数学语料库合并作为最终的 SFT ( supervised fine-tuning )训练数据。
Evol-Instruct 原则:受 WiazrdLM 提出的 Evol-Instruct 方法及其在 WizardCoder 上有效应用的启发,该研究试图制作具有各种复杂性和多样性的数学指令,以增强预训练 LLM。具体来说:- 向下进化:首先是增强指令,通过使问题变得更加容易来实现。例如,i):将高难度问题转化为较低难度,或 ii) 用另一个不同主题制作一个新的更简单的问题。
- 向上进化:源自原始的 Evol-Instruct 方法,通过 i)添加更多约束,ii)具体化,iii)增加推理来深化并产生新的更难的问题。
Reinforced Evol-Instruct :受 InstructGPT 和 PRMs 的启发,该研究训练了两个奖励模型,分别用来预测指令的质量和答案中每一步的正确性。该研究主要在 GSM8k 和 MATH 这两个常见的数学基准上测试了模型的性能,并使用大量基线模型,包括闭源模型:OpenAI 的 GPT-3、GPT-3.5、ChatGPT、GPT-4,谷歌的 PaLM 2、PaLM、 Minerva,Anthropic 的 Claude Instant、Claude 1.3、Claude 2, DeepMind 的 Chinchilla;开源模型:Llama 1、Llama 2、GAL、GPT-J、GPT-Neo、Vicuna、MPT、Falcon、Baichuan、ChatGLM、Qwen 和 RFT。![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/7ccf1c9c-2449-4c21-aeaf-5c3c9a41d4f4/640.png)
与闭源模型的比较。在表 1 中,WizardMath 70B 稍微优于 GSM8k 上的一些闭源 LLM,包括 ChatGPT、Claude Instant 和 PaLM 2 540B。如图 2 所示(见上文),WizardMath 目前在所有模型上排名前五。同时,WizardMath 70B 在 MATH 上也超越了 Text-davinci-002。详细结果如下:WizardMath 13B 在 GSM8k 上优于 PaLM 1 540B(63.9 vs 56.5)、Minerva 540B(63.9 vs 58.8)和 GPT-3.5(63.9 vs 57.1)。同时,它在 MATH 上超越了 PaLM 1 540B(14.0 vs. 8.8)、GPT-3 175B(14.0 vs. 5.2)。WizardMath 70B 在 GSM8k 上实现了与 Claude Instant(81.6 vs 80.9)、ChatGPT(81.6 vs 80.8)和 PaLM 2(81.6 vs 80.7)更好或相当的性能。同时,WizardMath 70B 在 MATH 基准测试中也超过了 Text-davinci-002(22.7 比 19.1)。与开源模型的比较。表 1 中所示的结果表明,WizardMath 70B 在 GSM8k 和 MATH 基准测试中明显优于所有开源模型。详细结果如下:WizardMath 7B 超越了大多数开源模型,这些模型的参数数量约为 7B 到 40B 不等,包括 MPT、Falcon、Baichuan-chat、Vicuna v1.3、ChatGLM 2、Qwen、Llama 1 和 Llama 2 。尽管它的参数数量要少得多。 WizardMath 13B 在 GSM8k 上明显优于 Llama 1 65B(63.9 vs. 50.9)和 Llama 2 70B(63.9 vs. 56.8)。此外,它在 MATH 上的表现远远优于 Llama 1 65B(14.0 vs. 10.6)和 Llama 2 70B(14.0 vs. 13.5)。 WizardMath 70B 在 GSM8k 上超越了 Llama 2 70B(81.6 比 56.8),提升达到 24.8%。同时,它在数学方面也比 Llama 2 70B(22.7 比 13.5)高出 9.2%。表 2 显示了 WizardMath 70B 模型在 MATH Subtopics上的结果。![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/6233ccf6-182e-46fe-9592-09a969b1ecdb/640.png)