Die Suche nach effizientem Schließen: Ein datenzentrierter Benchmark für CoT-Destillation
The Quest for Efficient Reasoning: A Data-Centric Benchmark to CoT Distillation
May 24, 2025
Autoren: Ruichen Zhang, Rana Muhammad Shahroz Khan, Zhen Tan, Dawei Li, Song Wang, Tianlong Chen
cs.AI
Zusammenfassung
Datenzentrierte Destillation, einschließlich Datenaugmentierung, -auswahl und -mischung, bietet einen vielversprechenden Weg zur Erstellung kleinerer, effizienterer Schüler-Large Language Models (LLMs), die starke Fähigkeiten zur logischen Schlussfolgerung beibehalten. Es fehlt jedoch noch ein umfassender Benchmark, um die Auswirkungen jedes Destillationsansatzes systematisch zu bewerten. Dieses Papier stellt DC-CoT vor, den ersten datenzentrierten Benchmark, der die Datenmanipulation bei der Chain-of-Thought (CoT)-Destillation aus methodischer, modell- und datenbezogener Perspektive untersucht. Unter Verwendung verschiedener Lehrermodelle (z. B. o4-mini, Gemini-Pro, Claude-3.5) und Schülerarchitekturen (z. B. 3B, 7B Parameter) bewerten wir rigoros die Auswirkungen dieser Datenmanipulationen auf die Leistung der Schülermodelle über mehrere logische Schlussfolgerungsdatensätze hinweg, mit einem Fokus auf In-Distribution (IID)- und Out-of-Distribution (OOD)-Generalisierung sowie domänenübergreifenden Transfer. Unsere Ergebnisse sollen umsetzbare Erkenntnisse liefern und Best Practices für die Optimierung der CoT-Destillation durch datenzentrierte Techniken etablieren, um letztendlich die Entwicklung zugänglicherer und leistungsfähigerer Modelle zur logischen Schlussfolgerung zu erleichtern. Der Datensatz ist unter https://huggingface.co/datasets/rana-shahroz/DC-COT zu finden, während unser Code unter https://anonymous.4open.science/r/DC-COT-FF4C/ geteilt wird.
English
Data-centric distillation, including data augmentation, selection, and
mixing, offers a promising path to creating smaller, more efficient student
Large Language Models (LLMs) that retain strong reasoning abilities. However,
there still lacks a comprehensive benchmark to systematically assess the effect
of each distillation approach. This paper introduces DC-CoT, the first
data-centric benchmark that investigates data manipulation in chain-of-thought
(CoT) distillation from method, model and data perspectives. Utilizing various
teacher models (e.g., o4-mini, Gemini-Pro, Claude-3.5) and student
architectures (e.g., 3B, 7B parameters), we rigorously evaluate the impact of
these data manipulations on student model performance across multiple reasoning
datasets, with a focus on in-distribution (IID) and out-of-distribution (OOD)
generalization, and cross-domain transfer. Our findings aim to provide
actionable insights and establish best practices for optimizing CoT
distillation through data-centric techniques, ultimately facilitating the
development of more accessible and capable reasoning models. The dataset can be
found at https://huggingface.co/datasets/rana-shahroz/DC-COT, while our code is
shared in https://anonymous.4open.science/r/DC-COT-FF4C/.Summary
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