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GSM-PLUS: Evaluating LLMs' Robustness in Math Problem Solving


Core Concepts
LLMs exhibit varying levels of math reasoning abilities but lack robustness in solving math word problems.
Abstract
Large language models (LLMs) have shown impressive performance in mathematical reasoning benchmarks. The GSM-PLUS dataset evaluates LLMs' robustness in math reasoning by introducing various question variations. LLMs struggle with new statements or altered question targets, indicating a lack of robustness. Different prompting techniques show varying levels of effectiveness in enhancing LLMs' math reasoning. Compositional prompting method shows promise in improving LLMs' performance and robustness.
Stats
"LLMs exhibit different levels of math reasoning abilities, their performances are far from robust." "LLMs can make mistakes when new statements are added or the question targets are altered."
Quotes
"LLMs exhibit different levels of math reasoning abilities, their performances are far from robust." "LLMs can make mistakes when new statements are added or the question targets are altered."

Key Insights Distilled From

by Qintong Li,L... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19255.pdf
GSM-Plus

Deeper Inquiries

어떻게 LLMs의 수학 추론 강건성을 현재 능력 이상으로 향상시킬 수 있을까요?

LLMs의 수학 추론 강건성을 향상시키기 위해 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다: 더 많은 다양한 데이터로 모델 훈련: LLMs를 더 다양한 수학 문제와 상황에 노출시켜 훈련시키면 모델의 일반화 능력이 향상될 수 있습니다. 다양한 편향 및 오류에 대한 강건성 향상: 모델이 다양한 수학적 오류 및 편향에 대해 노출되도록 하여 이를 극복하고 더 강건한 모델을 만들 수 있습니다. 복합 프롬프팅 방법 사용: 다양한 프롬프팅 기술을 결합하여 모델이 보다 체계적이고 강건한 추론을 수행하도록 유도할 수 있습니다. 다양한 도메인에서의 훈련: 수학 이외의 다른 도메인에서도 모델을 훈련시켜 다양한 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다.

LLMs의 수학 문제 해결 능력의 부족한 강건성이 현실 세계 응용 프로그램에 미치는 영향은 무엇인가요?

LLMs의 수학 문제 해결 능력의 부족한 강건성은 다음과 같은 현실 세계 응용 프로그램에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다: 정확성 문제: 모델이 작은 변화에도 취약하다면, 실제 세계에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대응하기 어려울 수 있습니다. 신뢰성 문제: 모델이 일관된 결과를 제공하지 못하면, 신뢰할 수 없는 결과를 제공할 가능성이 있어 중요한 결정에 사용하기 어려울 수 있습니다. 실용성 문제: 모델이 일부 유형의 문제에만 강건하게 대응할 수 있다면, 다양한 수학적 상황에서의 활용이 제한될 수 있습니다.

LLMs의 수학 추론 능력을 평가한 결과를 다른 도메인에서의 성능 향상에 적용하는 방법은 무엇인가요?

LLMs의 수학 추론 능력을 평가한 결과를 다른 도메인에서의 성능 향상에 적용하는 방법은 다음과 같습니다: 강건성 향상: 다른 도메인에서도 모델의 강건성을 향상시키기 위해 다양한 편향과 오류에 대한 훈련을 강화할 수 있습니다. 프롬프팅 기술 적용: 수학 문제 해결 능력을 향상시키는 프롬프팅 기술을 다른 도메인에 적용하여 모델의 추론 능력을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 도메인에서의 훈련: 수학 능력을 향상시키는 방법을 다른 도메인에 적용하여 모델의 다양한 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다.
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