論文の概要: Can Language Models Solve Olympiad Programming?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10952v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 23:27:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 15:43:59.633844
• Title: Can Language Models Solve Olympiad Programming?
• Title（参考訳）: 言語モデルはオリンピックプログラミングを解けるか?
• Authors: Quan Shi, Michael Tang, Karthik Narasimhan, Shunyu Yao,
• Abstract要約: 本稿ではUSACOベンチマークについて,USA Computing Olympiadの307の問題点について紹介する。 競争型プログラミングのための様々なLM推論手法を初めて構築・テストする。 GPT-4 は 8.7% パス@1 の精度しか達成していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.54366634332231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computing olympiads contain some of the most challenging problems for humans, requiring complex algorithmic reasoning, puzzle solving, in addition to generating efficient code. However, it has been understudied as a domain to evaluate language models (LMs). In this paper, we introduce the USACO benchmark with 307 problems from the USA Computing Olympiad, along with high-quality unit tests, reference code, and official analyses for each problem. These resources enable us to construct and test a range of LM inference methods for competitive programming for the first time. We find GPT-4 only achieves a 8.7% pass@1 accuracy with zero-shot chain-of-thought prompting, and our best inference method improves it to 20.2% using a combination of self-reflection and retrieval over episodic knowledge. However, this is far from solving the benchmark. To better understand the remaining challenges, we design a novel human-in-the-loop study and surprisingly find that a small number of targeted hints enable GPT-4 to solve 13 out of 15 problems previously unsolvable by any model and method. Our benchmark, baseline methods, quantitative results, and qualitative analysis serve as an initial step toward LMs with grounded, creative, and algorithmic reasoning.
• Abstract（参考訳）: オリンピアードの計算には、効率的なコードを生成することに加えて、複雑なアルゴリズム推論、パズルの解法を必要とする、人間にとって最も難しい問題が含まれている。 しかし、言語モデル(LM)を評価する領域として研究されている。 本稿では,USACOベンチマークをUSA Computing Olympiadから307の問題を抽出し,高品質な単体テスト,参照コード,各問題の公式解析を行った。 これらのリソースは、競争力のあるプログラミングのための様々なLM推論手法を初めて構築し、テストすることを可能にする。 GPT-4 は 8.7% パス@1 の精度でゼロショットチェーン・オブ・シークレット・プロンプトでしか達成できず、我々の最良の推論手法は自己回帰とエピソード的知識による検索の組み合わせにより 20.2% に改善されている。 しかし、これはベンチマークの解決には程遠い。 残りの課題をよりよく理解するために、我々は新しい人間-イン-ザ-ループ研究を設計し、GPT-4がこれまでどんなモデルや方法でも解けなかった15の問題のうち13を、少数の目標ヒントで解決できることを驚くべきことに見出した。 我々のベンチマーク、ベースライン法、定量化結果、質的分析は、基盤的、創造的、アルゴリズム的推論によるLMへの最初のステップとなる。

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