Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can LLMs Compute with Reasons?

論文の概要: Can LLMs Compute with Reasons?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12080v1
Date: Mon, 19 Feb 2024 12:04:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 16:36:30.590685
Title: Can LLMs Compute with Reasons?
Title（参考訳）: LLMはReasonsで計算できるか?
Authors: Harshit Sandilya, Peehu Raj, Jainit Sushil Bafna, Srija Mukhopadhyay, Shivansh Sharma, Ellwil Sharma, Arastu Sharma, Neeta Trivedi, Manish Shrivastava, Rajesh Kumar
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は複雑な数学的タスクに苦しむことが多く、誤った答えを「幻覚させる」傾向がある。本研究では,Small LangSLMの分散ネットワークを利用した「帰納学習」手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.995189458714599
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) often struggle with complex mathematical tasks, prone to "hallucinating" incorrect answers due to their reliance on statistical patterns. This limitation is further amplified in average Small LangSLMs with limited context and training data. To address this challenge, we propose an "Inductive Learning" approach utilizing a distributed network of SLMs. This network leverages error-based learning and hint incorporation to refine the reasoning capabilities of SLMs. Our goal is to provide a framework that empowers SLMs to approach the level of logic-based applications achieved by high-parameter models, potentially benefiting any language model. Ultimately, this novel concept paves the way for bridging the logical gap between humans and LLMs across various fields.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、しばしば複雑な数学的タスクに苦労し、統計的パターンに依存するため、不正確な答えを「幻覚」しがちである。この制限は、コンテキストやトレーニングデータに制限のある平均的なSmall LangSLMでさらに増幅される。そこで本研究では,SLMの分散ネットワークを利用した「帰納学習」手法を提案する。このネットワークはエラーベースの学習とヒントを活用し、slmの推論能力を洗練する。当社の目標は、slmが高パラメータモデルによって達成された論理ベースのアプリケーションレベルに近づくことを可能にするフレームワークを提供することです。最終的に、この概念は、様々な分野にわたる人間とLLMの間の論理的ギャップを埋める道を開く。

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