論文の概要: Large Language Model for Science: A Study on P vs. NP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05689v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 17:49:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 15:38:34.926557
• Title: Large Language Model for Science: A Study on P vs. NP
• Title（参考訳）: 科学のための大規模言語モデル:P vs. NPに関する研究
• Authors: Qingxiu Dong, Li Dong, Ke Xu, Guangyan Zhou, Yaru Hao, Zhifang Sui, Furu Wei
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いて,P対NP問題の研究を促進・促進する。 具体的には、複雑な問題解決のためのLLMを用いた奥行き思考を促進する一般的なフレームワークであるソクラティック推論を提案する。 我々のP対NP問題に関するパイロット研究は、GPT-4が証明スキーマの生成に成功し、97の対話ターンを通して厳密な推論を行うことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.67249044141529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we use large language models (LLMs) to augment and accelerate research on the P versus NP problem, one of the most important open problems in theoretical computer science and mathematics. Specifically, we propose Socratic reasoning, a general framework that promotes in-depth thinking with LLMs for complex problem-solving. Socratic reasoning encourages LLMs to recursively discover, solve, and integrate problems while facilitating self-evaluation and refinement. Our pilot study on the P vs. NP problem shows that GPT-4 successfully produces a proof schema and engages in rigorous reasoning throughout 97 dialogue turns, concluding "P $\neq$ NP", which is in alignment with (Xu and Zhou, 2023). The investigation uncovers novel insights within the extensive solution space of LLMs, shedding light on LLM for Science.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、理論計算機科学と数学において最も重要な開問題の一つであるP対NP問題の研究を拡大・加速するために、大規模言語モデル(LLM)を用いる。 具体的には,複雑な問題解決のために llm を用いた深い思考を促進する汎用フレームワーク socratic reasoning を提案する。 ソクラテス的推論は、LLMが自己評価と改善を促進しながら問題を再帰的に発見し、解決し、統合することを奨励する。 P vs. NP問題に関するパイロット研究は、GPT-4が証明スキーマの生成に成功し、「P $\neq$ NP」を含む97の対話ターンを通して厳密な推論を行うことを示した(Xu and Zhou, 2023)。 この調査は、LLMの広範なソリューション空間における新たな洞察を明らかにし、LLM for Scienceに光を当てた。

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