論文の概要: Can LLMs Master Math? Investigating Large Language Models on Math Stack Exchange
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00344v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 12:48:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 04:20:25.933698
- Title: Can LLMs Master Math? Investigating Large Language Models on Math Stack Exchange
- Title（参考訳）: LLMのマスター数学は可能か? 数学スタック交換に基づく大規模言語モデルの検討
- Authors: Ankit Satpute, Noah Giessing, Andre Greiner-Petter, Moritz Schubotz, Olaf Teschke, Akiko Aizawa, Bela Gipp,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて例外的な機能を示した。
本稿では、複雑な数学的問題解決をナビゲートする上でのLLMの限界について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.419977967846144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional capabilities in various natural language tasks, often achieving performances that surpass those of humans. Despite these advancements, the domain of mathematics presents a distinctive challenge, primarily due to its specialized structure and the precision it demands. In this study, we adopted a two-step approach for investigating the proficiency of LLMs in answering mathematical questions. First, we employ the most effective LLMs, as identified by their performance on math question-answer benchmarks, to generate answers to 78 questions from the Math Stack Exchange (MSE). Second, a case analysis is conducted on the LLM that showed the highest performance, focusing on the quality and accuracy of its answers through manual evaluation. We found that GPT-4 performs best (nDCG of 0.48 and P@10 of 0.37) amongst existing LLMs fine-tuned for answering mathematics questions and outperforms the current best approach on ArqMATH3 Task1, considering P@10. Our Case analysis indicates that while the GPT-4 can generate relevant responses in certain instances, it does not consistently answer all questions accurately. This paper explores the current limitations of LLMs in navigating complex mathematical problem-solving. Through case analysis, we shed light on the gaps in LLM capabilities within mathematics, thereby setting the stage for future research and advancements in AI-driven mathematical reasoning. We make our code and findings publicly available for research: \url{https://github.com/gipplab/LLM-Investig-MathStackExchange}
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて例外的な能力を示し、しばしば人間のものを上回るパフォーマンスを達成する。
これらの進歩にもかかわらず、数学の領域は、その特殊構造とそれが要求する精度のために、顕著な挑戦を示す。
本研究では,数理問題に対するLLMの習熟度を調べるための2段階のアプローチを採用した。
まず,最も効果的なLCMを用いて,Math Stack Exchange (MSE) から78問の回答を生成する。
第2に,手動評価による回答の質と正確性に着目し,最高性能を示したLCMの事例分析を行った。
その結果, GPT-4は, P@10を考慮したArqMATH3 Task1において, 数学的な疑問に答え, 現状の最良のアプローチよりも優れており, 既存のLLMの中で, 最良(0.48, P@10, 0.37)であることがわかった。
ケース分析では,GPT-4は特定の事例で関連性のある応答を生成できるが,全ての質問に対して常に正確に答えられるわけではない。
本稿では、複雑な数学的問題解決をナビゲートする上でのLLMの限界について考察する。
ケース分析を通じて、我々は数学におけるLLM能力のギャップに光を当て、AI駆動の数学的推論における将来の研究と進歩のステージを設定した。
コードと研究成果を公開しています。 \url{https://github.com/gipplab/LLM-Investig-MathStackExchange}
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