LLMsの数学的推論を評価する：金融文書の質問応答における

Core Concepts

LLMsの数学的推論能力と限界を探求し、新しいプロンプティング手法を紹介する。

Abstract

大規模言語モデル（LLMs）は自然言語理解に優れていますが、構造化された表と非構造化テキストの組み合わせによる複雑な数学的推論能力は不確かです。この研究では、金融表形式の質問回答データセットでLLMsの数学的推論を評価しました。実験とプロンプティング技術を用いて、LLMsが複雑な表と数学的タスクにどのように適応するかを評価しました。特に、多段階算術推論ステップが増加することでパフォーマンスがどのように変化するかに焦点を当てました。結果は、半構造化表形式でのLLMsの能力と制限に洞察を提供し、他の基準値を凌駕しながらパフォーマンス向上をもたらす新しいプロンプティング手法を導入しています。

Stats

CET1 capital: $184,375 (Dec 31, 2017)
Tier 1 capital: $184,375 (Dec 31, 2016)
Total capital: $195,839 (Dec 31, 2017)
CET1 ratio: 13%
Total assets: $191,662 (Dec 31, 2016)

Quotes

"Large Language Models (LLMs), excel in natural language understanding, but their capability for complex mathematical reasoning with an amalgamation of structured tables and unstructured text is uncertain."
"We focus on sensitivity to table complexity and performance variations with an increasing number of arithmetic reasoning steps."
"Our goal is to illustrate how model performance varies as the numerical complexity of the underlying data and the intricacy of mathematical reasoning steps required to solve a query increase."

Key Insights Distilled From

Evaluating LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question Answering

by Pragya Sriva... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11194.pdf

Deeper Inquiries

金融分野以外で同様の研究や分析が行われているか？

このような数学的推論タスクに関する研究は、金融分野以外でも行われています。例えば、教育領域では数学問題解決能力を向上させるための言語モデルの活用が検討されています。また、科学技術領域では、大規模言語モデルを使用して科学文書から情報を抽出し理解する研究も進んでいます。