Esta figura ilustra el profundo impacto de la escala de entrenamiento en el rendimiento de los modelos de prediccion multi-token en GSM8K, resaltando consideraciones criticas sobre la eficiencia de datos para el razonamiento matematico.
Entrenamiento estrategico de LLM y eficiencia de datos en prediccion multi-token para razonamiento matematico explora como diferentes escalas de datos y parametros afectan la capacidad de un modelo para resolver problemas aritmeticos y logicos complejos, y por que la eficiencia en el uso de datos es clave en benchmarks como GSM8K.
El nucleo del analisis es sencillo aunque profundo: aumentar la escala de entrenamiento suele mejorar el rendimiento, pero la prediccion multi-token puede ofrecer ventajas en eficiencia de datos al aprender patrones de solucion completos en lugar de predecir token a token. Esto significa que con tecnicas adecuadas es posible alcanzar mejor razonamiento matematico con menos muestras etiquetadas, reduciendo coste y tiempo de despliegue sin sacrificar calidad.
En la practica, optimizar la eficiencia de datos para razonamiento matematico implica combinar estrategias como aprendizaje por curriculum, ajuste fino sobre conjuntos especificos tipo GSM8K, distilacion de modelos, generacion sintetica de problemas, y tecnicas de inferencia eficientes como atencion esparcida y prediccion multi-token. Ademas, integrar señales intermedias tipo razonamiento paso a paso mejora la generalizacion y la interpretabilidad de las soluciones.
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