Un marco innovador para sintetizar conjuntos de datos de acertijos aritméticos para modelos de lenguaje a gran escala presenta una forma sistemática de generar pruebas que desafían y mejoran la capacidad de razonamiento numérico de la IA.
Los acertijos consisten en manipular enteros mediante operaciones aritméticas básicas y compuestas hasta alcanzar un objetivo numérico, con la restricción de que cada número se utiliza exactamente una vez. Esta estructura obliga al modelo a planificar pasos intermedios, combinar operaciones y abstraer patrones numéricos, lo que convierte a los datos en una herramienta diagnóstica valiosa para evaluar razonamiento secuencial y habilidad matemática.
La canalización de síntesis de datos descrita permite crear conjuntos de datos a gran escala con parámetros controlados: tamaño de los números, profundidad de las expresiones, variedad de operaciones y reglas de dificultad. Además se generan particiones para entrenamiento, pruebas dentro de la distribución y evaluaciones fuera de la distribución, facilitando estudios sobre generalización a escalas numéricas diferentes y a variaciones estructurales de los acertijos.
En los experimentos se emplea la arquitectura LLaMA con fine tuning mediante LoRA para reducir de forma eficiente el número de parámetros que se ajustan, manteniendo rendimiento competitivo. Este enfoque permite realizar benchmarking sobre la capacidad de los modelos para generalizar a números más grandes, combinaciones de operaciones inéditas y formas más abstractas de acertijos aritméticos, proporcionando métricas claras de transferencia y robustez.
Más allá de la investigación, este marco tiene aplicaciones prácticas: generación automática de bancos de preguntas para evaluación y formación, creación de retos adaptativos para plataformas educativas y diseño de criterios de verificación para agentes IA que deben razonar con valores numéricos en entornos reales. La metodología también facilita la síntesis de datasets que sirven para probar la seguridad y confiabilidad de sistemas basados en IA al exponerlos a casos límite y out of distribution.
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