論文の概要: Learning to Program with Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10464v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 17:09:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 12:16:21.189414
• Title: Learning to Program with Natural Language
• Title（参考訳）: 自然言語によるプログラミングの学習
• Authors: Yiduo Guo, Yaobo Liang, Chenfei Wu, Wenshan Wu, Dongyan Zhao, Nan Duan
• Abstract要約: 本稿では,タスクプロシージャを記述するために,自然言語を新しい言語として用いることを提案する。 AMPSとMathデータセットに関する実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.01687098574722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable performance in various basic natural language tasks, which raises hopes for achieving Artificial General Intelligence. To better complete complex tasks, we need LLMs to program for the task and then follow the program to generate a specific solution for the test sample. We propose using natural language as a new programming language to describe task procedures, making them easily understandable to both humans and LLMs. LLMs are capable of directly generating natural language programs, but these programs may still contain factual errors or incomplete steps. Therefore, we further propose the Learning to Program (LP) method to ask LLMs themselves to learn natural language programs from the training dataset of complex tasks and then use the learned program to guide inference. Our experiments on the AMPS (high school math) and Math (competition mathematics problems) datasets demonstrate the effectiveness of our approach. When testing ChatGPT on 10 tasks from the AMPS dataset, our LP method's average performance outperformed the direct zero-shot test performance by 18.3$\%$. We release our code at \url{https://github.com/microsoft/NaturalLanguageProgram}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な基本自然言語タスクにおいて顕著な性能を示し、人工知能の実現への期待を高めている。 複雑なタスクをより完了させるためには、タスクをプログラムし、それからプログラムに従ってテストサンプルの特定のソリューションを生成する必要がある。 タスク手順を記述するための新しいプログラミング言語として自然言語を使うことを提案し,人間とllmの両方で容易に理解できるようにする。 LLMは自然言語プログラムを直接生成できるが、これらのプログラムは事実の誤りや不完全なステップを含む可能性がある。 そこで本研究では,複雑なタスクの学習データセットから自然言語プログラムを学習し,学習プログラムを用いて推論をガイドする学習 to Program (LP)法を提案する。 AMPS(高校数学)とMath(競争数学問題)のデータセットに関する実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。 AMPSデータセットから10タスクでChatGPTをテストする場合、我々のLPメソッドの平均性能は、直接ゼロショットテストのパフォーマンスを18.3$\%$で上回った。 コードは \url{https://github.com/microsoft/naturallanguageprogram} でリリースします。

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