論文の概要: LPML: LLM-Prompting Markup Language for Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13078v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 02:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 22:23:41.786136
• Title: LPML: LLM-Prompting Markup Language for Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: LPML:数学的推論のためのLLMプロンプトマークアップ言語
• Authors: Ryutaro Yamauchi, Sho Sonoda, Akiyoshi Sannai, Wataru Kumagai
• Abstract要約: 外部ツール(Python REPL)とChain-of-Thought(CoT)メソッドを統合する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,ゼロショットプロンプトのみを用いて,LLMがマークアップ言語を記述し,高度な数学的推論を行うことを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.995617701116142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In utilizing large language models (LLMs) for mathematical reasoning, addressing the errors in the reasoning and calculation present in the generated text by LLMs is a crucial challenge. In this paper, we propose a novel framework that integrates the Chain-of-Thought (CoT) method with an external tool (Python REPL). We discovered that by prompting LLMs to generate structured text in XML-like markup language, we could seamlessly integrate CoT and the external tool and control the undesired behaviors of LLMs. With our approach, LLMs can utilize Python computation to rectify errors within CoT. We applied our method to ChatGPT (GPT-3.5) to solve challenging mathematical problems and demonstrated that combining CoT and Python REPL through the markup language enhances the reasoning capability of LLMs. Our approach enables LLMs to write the markup language and perform advanced mathematical reasoning using only zero-shot prompting.
• Abstract（参考訳）: 数学的推論に大規模言語モデル(LLM)を利用する場合、LLMが生成したテキストにある推論と計算の誤りに対処することが非常に難しい。 本稿では,CoT(Chain-of-Thought)メソッドを外部ツール(Python REPL)と統合する新しいフレームワークを提案する。 我々は、LLMにXMLのようなマークアップ言語で構造化テキストを生成するよう促すことで、CoTと外部ツールをシームレスに統合し、LLMの望ましくない動作を制御することができることがわかった。 我々のアプローチでは、LLMはPython計算を利用してCoT内のエラーを修正できる。 本手法をChatGPT (GPT-3.5) に適用し, マークアップ言語によるCoTとPython REPLの組み合わせは, LLMの推論能力を向上することを示した。 提案手法では,ゼロショットプロンプトのみを用いてマークアップ言語を記述し,高度な数学的推論を行う。

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