論文の概要: Exploring the Limits of Fine-grained LLM-based Physics Inference via Premise Removal Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18384v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 06:17:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:55.683481
• Title: Exploring the Limits of Fine-grained LLM-based Physics Inference via Premise Removal Interventions
• Title（参考訳）: プリミズ除去による微粒LDMによる物理推論の限界探索
• Authors: Jordan Meadows, Tamsin James, Andre Freitas,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は複雑な数学的推論を行う際に幻覚を与える。 物理的な文脈では、記号的な操作は複雑な意味論を満たすことが要求される。 この設定では、LMsの数学的推論は物理学的インフォームドされていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Language models (LMs) can hallucinate when performing complex mathematical reasoning. Physics provides a rich domain for assessing their mathematical capabilities, where physical context requires that any symbolic manipulation satisfies complex semantics (\textit{e.g.,} units, tensorial order). In this work, we systematically remove crucial context from prompts to force instances where model inference may be algebraically coherent, yet unphysical. We assess LM capabilities in this domain using a curated dataset encompassing multiple notations and Physics subdomains. Further, we improve zero-shot scores using synthetic in-context examples, and demonstrate non-linear degradation of derivation quality with perturbation strength via the progressive omission of supporting premises. We find that the models' mathematical reasoning is not physics-informed in this setting, where physical context is predominantly ignored in favour of reverse-engineering solutions.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は複雑な数学的推論を行う際に幻覚を与える。 物理学は、それらの数学的能力を評価するための豊富な領域を提供しており、物理的な文脈では、いかなる記号的操作も複雑な意味論(\textit{e g ,} 単位、テンソル次数)を満たすことが要求される。 本研究では、モデル推論が代数的コヒーレントでありながら非物理的であるような場合において、プロンプトから決定的な文脈を体系的に取り除く。 我々は、複数の表記と物理サブドメインを含むキュレートされたデータセットを用いて、この領域におけるLM機能を評価する。 さらに, 合成インコンテクスト例を用いてゼロショットスコアを改良し, 支持地盤の進行除去による摂動強度による導出品質の非線形劣化を実証した。 この設定では、このモデルの数学的推論は物理学にインフォームドされていないことが分かり、物理的文脈は逆エンジニアリングの解を好んで無視される。

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