Alapfogalmak
GOLDモデルは、幾何学図形を自然言語の説明に変換し、大規模言語モデルを活用して幾何学問題を効率的に解決する。
Kivonat
本論文では、GOLDモデルを提案している。GOLDモデルは、幾何学図形から記号と幾何学的プリミティブを別々に処理し、それらの関係(sym2geo関係とgeo2geo関係)を抽出する。抽出した関係を自然言語の説明に変換することで、大規模言語モデルを活用して幾何学問題を効率的に解決することができる。
実験の結果、GOLDモデルは以下のような優れた性能を示した:
- UniGeo datasetの計算問題と証明問題で、それぞれ12.7%と42.1%の精度向上
- PGPS9Kと Geometry3Kデータセットで、それぞれ1.8%と3.2%の精度向上
これらの結果は、GOLDモデルの有効性を示している。特に、記号と幾何学的プリミティブを別々に処理することで、幾何学関係の抽出が簡素化され、大規模言語モデルとの相性が良いことが確認できた。
Statisztikák
幾何学図形の記号と幾何学的プリミティブを別々に処理することで、関係抽出の精度が大幅に向上した。
GOLDモデルは、UniGeo datasetの計算問題と証明問題で、それぞれ12.7%と42.1%の精度向上を達成した。
GOLDモデルは、PGPS9Kと Geometry3Kデータセットで、それぞれ1.8%と3.2%の精度向上を達成した。
Idézetek
"GOLDモデルは、幾何学図形を自然言語の説明に変換し、大規模言語モデルを活用して幾何学問題を効率的に解決する。"
"GOLDモデルは、記号と幾何学的プリミティブを別々に処理することで、関係抽出の精度が大幅に向上した。"