論文の概要: Large Language Models for Mathematical Reasoning: Progresses and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00157v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 20:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 17:24:22.651234
• Title: Large Language Models for Mathematical Reasoning: Progresses and Challenges
• Title（参考訳）: 数学的推論のための大規模言語モデル:進展と課題
• Authors: Janice Ahn, Rishu Verma, Renze Lou, Di Liu, Rui Zhang, Wenpeng Yin
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は数学問題の自動解法を指向している。 この調査は4つの重要な次元に対処する試みである。 これは、この急速に発展する分野における現在の状況、成果、将来の課題に関する全体論的な視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.87506134755434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mathematical reasoning serves as a cornerstone for assessing the fundamental cognitive capabilities of human intelligence. In recent times, there has been a notable surge in the development of Large Language Models (LLMs) geared towards the automated resolution of mathematical problems. However, the landscape of mathematical problem types is vast and varied, with LLM-oriented techniques undergoing evaluation across diverse datasets and settings. This diversity makes it challenging to discern the true advancements and obstacles within this burgeoning field. This survey endeavors to address four pivotal dimensions: i) a comprehensive exploration of the various mathematical problems and their corresponding datasets that have been investigated; ii) an examination of the spectrum of LLM-oriented techniques that have been proposed for mathematical problem-solving; iii) an overview of factors and concerns affecting LLMs in solving math; and iv) an elucidation of the persisting challenges within this domain. To the best of our knowledge, this survey stands as one of the first extensive examinations of the landscape of LLMs in the realm of mathematics, providing a holistic perspective on the current state, accomplishments, and future challenges in this rapidly evolving field.
• Abstract（参考訳）: 数学的推論は、人間の知能の基本的な認知能力を評価するための基礎となる。 近年,数学問題の自動解法を目的とした大規模言語モデル(LLM)の開発が顕著に進んでいる。 しかし、数学的な問題の種類は様々であり、LLM指向の手法は様々なデータセットや設定で評価されている。 この多様性は、この急成長する分野における真の進歩と障害を理解するのを難しくする。 この調査は4つの重要な次元に取り組みます 一 調査した各種数学上の問題及びその対応するデータセットの総合的な調査 二 数学的問題解決のために提案されたLLM指向技術のスペクトルの検討 三 数学の解法における LLM に影響する要因及び問題の概要 四 この領域における持続する課題の解明 我々の知る限りでは、この調査は数学の領域におけるLLMの展望に関する最初の広範な調査の1つであり、この急速に発展する分野における現在の状況、成果、今後の課題に関する総合的な視点を提供するものである。

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