GSM-PLUS: A Comprehensive Benchmark for Evaluating LLMs in Math Problem Solving

Belangrijkste concepten

LLMs exhibit varying levels of math reasoning abilities but lack robustness, especially when faced with question variations.

Samenvatting

大規模言語モデル（LLM）は、数学的推論のさまざまなベンチマークで印象的なパフォーマンスを達成しています。しかし、これらのモデルが数学的知識を理解し適用するか、単に数学的推論にショートカットを頼るかについて議論が増えています。特に、問題文がわずかに変更されると、LLMは誤った振る舞いを示すことがあります。このことから、GSM-PLUSデータセットを導入し、25のLLMと4つのプロンプティング手法で実験を行いました。その結果、LLMはGSM8Kの問題を正確に解決できる一方で、GSM-PLUSの変化に対処する際に誤りを犯すことが明らかとなりました。

Statistieken

25個のLLMおよび4つのプロンプティング手法で実験を行いました。
LLMs exhibit different levels of math reasoning abilities, but their performances are far from robust.
While LLMs can accurately solve the GSM8K questions, they struggle with answering the variations in GSM-PLUS.
The performance drop rate (PDR) metric is used to measure the relative performance decline on question variations compared to the performance on initial questions.
The percentage of accurately solved pairs (ASP) is measured where both the seed question and its variation are correctly answered by a specific LLM.

Citaten

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

GSM-Plus

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

https://arxiv.org/pdf/2402.19255.pdf

Diepere vragen

他の教育レベルでも同様の研究が行われていますか？

提供された文脈に基づいて、LLMs（Large Language Models）を使用して数学問題解決能力を評価する研究は主に初等学校レベルで行われています。しかし、最近の進歩や関心から、中等教育や高等教育など他の教育レベルでも同様の研究が増えつつあります。これらの研究では、より高度な数学的推論スキルや認知プロセスに焦点を当てることが一般的です。

数学問題解決能力の向上に向けた新しいアプローチや戦略はありますか？

数学問題解決能力を向上させるために新しいアプローチや戦略がいくつか提案されています。例えば、「Complexity-based prompting」や「Compositional Prompting」といった方法が挙げられます。また、「Chain-of-thought prompting」や「Program-of-Thought Prompting」といった既存の提示方法も効果的であることが示されています。これらのアプローチは、LLMsに対して明確な思考手順を生成させることで数学的推論能力を強化します。

LLMs の数学的推論能力向上において人間とどれだけ近づけることが可能ですか？

現時点では、LLMs を人間と完全に匹敵させることは困難です。ただし、適切なトレーニングデータセットや適切な提示方法を用いることで、LLMs の数学的推論能力は改善されます。特定のタスクでは人間以上の性能を発揮する場合もありますが、まだまだ人間並みまたはそれ以上の精度・柔軟性・堅牢性を持つよう訓練する必要があります。将来的な技術革新や研究成果次第では、より高度な数学理解および推論スキルを持つ LLMS を開発する可能性もあります。