論文の概要: A Neural Network Solves and Generates Mathematics Problems by Program Synthesis: Calculus, Differential Equations, Linear Algebra, and More

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15594v1
• Date: Fri, 31 Dec 2021 18:57:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 13:57:22.811548
• Title: A Neural Network Solves and Generates Mathematics Problems by Program Synthesis: Calculus, Differential Equations, Linear Algebra, and More
• Title（参考訳）: プログラム合成による計算,微分方程式,線形代数学など,ニューラルネットワークが数学問題を解いて生成する
• Authors: Iddo Drori, Sunny Tran, Roman Wang, Newman Cheng, Kevin Liu, Leonard Tang, Elizabeth Ke, Nikhil Singh, Taylor L. Patti, Jayson Lynch, Avi Shporer, Nakul Verma, Eugene Wu, Gilbert Strang
• Abstract要約: 質問をプログラミングタスクに変換し、プログラムを自動的に生成し、実行します。 これは、大学レベルの数学コースの質問を自動的に解き、評価し、生成する最初の作品である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.437319139670116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We demonstrate that a neural network pre-trained on text and fine-tuned on code solves Mathematics problems by program synthesis. We turn questions into programming tasks, automatically generate programs, and then execute them, perfectly solving university-level problems from MIT's large Mathematics courses (Single Variable Calculus 18.01, Multivariable Calculus 18.02, Differential Equations 18.03, Introduction to Probability and Statistics 18.05, Linear Algebra 18.06, and Mathematics for Computer Science 6.042) as well as questions from a MATH dataset (on Prealgebra, Algebra, Counting and Probability, Number Theory, and Precalculus), the latest benchmark of advanced mathematics problems specifically designed to assess mathematical reasoning. We explore prompt generation methods that enable Transformers to generate question solving programs for these subjects, including solutions with plots. We generate correct answers for a random sample of questions in each topic. We quantify the gap between the original and transformed questions and perform a survey to evaluate the quality and difficulty of generated questions. This is the first work to automatically solve, grade, and generate university-level Mathematics course questions at scale which represents a milestone for higher education.
• Abstract（参考訳）: テキストで事前学習し、コードで微調整したニューラルネットワークが、プログラム合成によって数学の問題を解くことを実証する。 We turn questions into programming tasks, automatically generate programs, and then execute them, perfectly solving university-level problems from MIT's large Mathematics courses (Single Variable Calculus 18.01, Multivariable Calculus 18.02, Differential Equations 18.03, Introduction to Probability and Statistics 18.05, Linear Algebra 18.06, and Mathematics for Computer Science 6.042) as well as questions from a MATH dataset (on Prealgebra, Algebra, Counting and Probability, Number Theory, and Precalculus), the latest benchmark of advanced mathematics problems specifically designed to assess mathematical reasoning. 提案手法では,プロットによる解を含む問題解決プログラムをトランスフォーマーが生成できるようにする。 各トピックにおけるランダムな質問のサンプルに対して正しい回答を生成する。 原質問と変換された質問のギャップを定量化し,生成した質問の品質と難易度を評価する調査を行う。 これは、高等教育のマイルストーンとなる大学レベルの数学コースの質問を自動的に解き、評価し、生成する最初の作品である。

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