論文の概要: Large Language Models for Mathematicians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04556v1
- Date: Thu, 7 Dec 2023 18:59:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-08 13:20:17.683038
- Title: Large Language Models for Mathematicians
- Title（参考訳）: 数学者のための大規模言語モデル
- Authors: Simon Frieder, Julius Berner, Philipp Petersen, Thomas Lukasiewicz
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、汎用言語理解、特に高品質なテキストやコンピュータコードを生成する能力に多大な関心を集めている。
本稿では,プロの数学者をどの程度支援できるかについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.196955111156676
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) such as ChatGPT have received immense interest
for their general-purpose language understanding and, in particular, their
ability to generate high-quality text or computer code. For many professions,
LLMs represent an invaluable tool that can speed up and improve the quality of
work. In this note, we discuss to what extent they can aid professional
mathematicians. We first provide a mathematical description of the transformer
model used in all modern language models. Based on recent studies, we then
outline best practices and potential issues and report on the mathematical
abilities of language models. Finally, we shed light on the potential of LMMs
to change how mathematicians work.
- Abstract（参考訳）: chatgptのような大規模言語モデル(llm)は、その汎用言語理解や、特に高品質なテキストやコンピュータコードを生成する能力に大きな関心を集めている。
多くの職業において、llmは仕事の質をスピードアップし改善できる貴重なツールです。
本稿では,プロの数学者をどの程度支援できるかについて論じる。
まず、全ての現代言語モデルで使用されるトランスフォーマーモデルの数学的記述を提供する。
最近の研究に基づいて、ベストプラクティスと潜在的な問題を概説し、言語モデルの数学的能力について報告する。
最後に、数学者の働き方を変えるためにLMMの可能性に光を当てた。
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