論文の概要: Generative Language Modeling for Automated Theorem Proving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03393v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 19:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:04:53.636578
• Title: Generative Language Modeling for Automated Theorem Proving
• Title（参考訳）: 自動定理証明のための生成言語モデリング
• Authors: Stanislas Polu, Ilya Sutskever
• Abstract要約: この研究は、自動定理プロバーの人間に対する大きな制限が言語モデルから生成することで対処できる可能性によって動機づけられている。 本稿ではメタマス形式化言語のための自動証明と証明アシスタント GPT-f を提案し,その性能を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.01137612934842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the application of transformer-based language models to automated theorem proving. This work is motivated by the possibility that a major limitation of automated theorem provers compared to humans -- the generation of original mathematical terms -- might be addressable via generation from language models. We present an automated prover and proof assistant, GPT-f, for the Metamath formalization language, and analyze its performance. GPT-f found new short proofs that were accepted into the main Metamath library, which is to our knowledge, the first time a deep-learning based system has contributed proofs that were adopted by a formal mathematics community.
• Abstract（参考訳）: 自動定理証明への変換言語モデルの適用について検討する。 この研究は、人間に対する自動定理プローバーの大きな制限、すなわち元の数学的用語の生成が言語モデルから生成することで対処できる可能性によって動機づけられている。 本稿ではメタマス形式化言語のための自動証明と証明アシスタント GPT-f を提案し,その性能解析を行う。 GPT-fは、メタマス図書館に受け入れられた新しい短い証明を発見したが、これは私たちの知る限り、ディープラーニングベースのシステムが初めて、公式な数学コミュニティによって採用された証明に寄与した。

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