論文の概要: Parsel: A Unified Natural Language Framework for Algorithmic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10561v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 18:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 13:33:53.084668
• Title: Parsel: A Unified Natural Language Framework for Algorithmic Reasoning
• Title（参考訳）: Parsel: アルゴリズム推論のための統一自然言語フレームワーク
• Authors: Eric Zelikman, Qian Huang, Gabriel Poesia, Noah D. Goodman, Nick Haber
• Abstract要約: コードLLMによる複雑なアルゴリズムの自動実装と検証を可能にするフレームワークであるParselを紹介する。 Parselは、コード合成、定理証明、ロボット計画といった階層的推論を必要とする領域にまたがって使用できる。 Parselの能力は、現在1つの記述から自動的に実装できない複雑なプログラムを生成するために使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.134347038586544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent success in large language model (LLM) reasoning, LLMs still struggle with hierarchical multi-step reasoning like generating complex programs. In these cases, humans often start with a high-level algorithmic design and implement each part gradually. We introduce Parsel, a framework enabling automatic implementation and validation of complex algorithms with code LLMs, based on hierarchical function descriptions in natural language. Parsel can be used across domains requiring hierarchical reasoning, e.g. code synthesis, theorem proving, and robotic planning. We demonstrate Parsel's capabilities by using it to generate complex programs that cannot currently be automatically implemented from one description and backtranslating Python programs in the APPS dataset. Beyond modeling capabilities, Parsel allows problem-solving with high-level algorithmic designs, benefiting both students and professional programmers.
• Abstract（参考訳）: 近年のLLM推論の成功にもかかわらず、LLMは複雑なプログラムを生成するような階層的な多段階推論に苦戦している。 このような場合、人間は高レベルなアルゴリズム設計から始めて、各部分を徐々に実装する。 本稿では,自然言語の階層関数記述に基づいて,複雑なアルゴリズムをLLMで自動実装し,検証するフレームワークParselを紹介する。 parselは、コード合成、定理証明、ロボット計画など、階層的な推論を必要とする領域で使用できる。 我々は、Parselの機能を使って、1つの記述から現在実装できない複雑なプログラムを生成し、APPSデータセットでPythonプログラムをバック翻訳する。 モデリング機能以外にも、Parselは高レベルのアルゴリズム設計による問題解決を可能にし、学生とプロのプログラマの両方に利益をもたらす。

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