Fortune: Formula-Driven Reinforcement Learning for Symbolic Table Reasoning in Language Models
Created by
Haebom
저자
Lang Cao, Jingxian Xu, Hanbing Liu, Jinyu Wang, Mengyu Zhou, Haoyu Dong, Shi Han, Dongmei Zhang
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 표 데이터 이해 능력 향상을 위한 새로운 강화 학습 프레임워크인 Formula Tuning (Fortune)을 제안합니다. Fortune은 표 데이터에 대한 질문 응답을 위해 실행 가능한 스프레드시트 수식을 생성하도록 LLM을 훈련시키며, 이진 정답의 정확성을 보상 신호로 사용하여 수식 유도를 학습합니다. 이는 기존의 지도 학습 방식에 비해 수식 주석에 대한 의존성을 줄이고, 특히 다단계 수치 및 기호 추론 작업에서 LLM의 성능을 크게 향상시킵니다. 7B 모델이 기존 최고 성능(O1)을 능가하는 결과를 통해 그 효과를 입증합니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
스프레드시트 수식을 활용한 강화 학습을 통해 LLM의 표 데이터 이해 능력을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
◦
지도 학습에 대한 의존도를 줄이고, 다단계 추론 작업에서 성능 향상을 달성합니다.
◦
7B 모델이 기존 최고 성능 모델을 능가하는 결과를 통해 Formula Tuning의 효과를 검증합니다.
