論文の概要: An Empirical Study on Challenging Math Problem Solving with GPT-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01337v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 08:02:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 16:13:04.285794
• Title: An Empirical Study on Challenging Math Problem Solving with GPT-4
• Title（参考訳）: GPT-4を用いた数学問題の解法に関する実証的研究
• Authors: Yiran Wu, Feiran Jia, Shaokun Zhang, Qingyun Wu, Hangyu Li, Erkang Zhu, Yue Wang, Yin Tat Lee, Richard Peng, and Chi Wang
• Abstract要約: この研究は、より複雑で挑戦的な数学問題の解決にGPT-4を使うことのフロンティアを探求する。 本研究で新たに提案された会話型問題解決フレームワークであるMathChatを提案する。 提案手法の利点を示すMATHデータセットを用いて,難解な高校競争問題の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.47865463736178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Employing Large Language Models (LLMs) to address mathematical problems is an intriguing research endeavor, considering the abundance of math problems expressed in natural language across numerous science and engineering fields. While several prior works have investigated solving elementary mathematics using LLMs, this work explores the frontier of using GPT-4 for solving more complex and challenging math problems. We evaluate various ways of using GPT-4. Some of them are adapted from existing work, and one is \MathChat, a conversational problem-solving framework newly proposed in this work. We perform the evaluation on difficult high school competition problems from the MATH dataset, which shows the advantage of the proposed conversational approach.
• Abstract（参考訳）: 数学の問題に対処するために大規模言語モデル(llm)を採用することは興味深い研究であり、多くの科学や工学分野にわたる自然言語で表現される数学問題の豊富さを考慮する。 LLMを用いた基礎数学の解法について、いくつかの先行研究が検討されているが、より複雑で難解な数学問題の解法として GPT-4 を用いることのフロンティアについて検討している。 我々はgpt-4の使用方法を評価する。 いくつかは既存の作業から適応したもので、ひとつは、新しく提案されている会話型問題解決フレームワークである \mathchatである。 提案手法の利点を示すMATHデータセットを用いて,難解な高校競争問題の評価を行う。

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