論文の概要: Learning Task Decomposition to Assist Humans in Competitive Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04604v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 20:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:32:20.270082
• Title: Learning Task Decomposition to Assist Humans in Competitive Programming
• Title（参考訳）: 競争プログラミングにおける人力支援のためのタスク分解の学習
• Authors: Jiaxin Wen, Ruiqi Zhong, Pei Ke, Zhihong Shao, Hongning Wang, Minlie Huang,
• Abstract要約: タスク分解学習のための新しい目的,いわゆる値(AssistV)を導入する。 我々は、さまざまな分解されたソリューションに対して、人間の修理経験のデータセットを収集する。 人間の177時間以内の研究では、非専門家が33.3%の問題を解き、それらを3.3倍スピードアップさせ、無支援の専門家にマッチさせる権限を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.4846613669734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When using language models (LMs) to solve complex problems, humans might struggle to understand the LM-generated solutions and repair the flawed ones. To assist humans in repairing them, we propose to automatically decompose complex solutions into multiple simpler pieces that correspond to specific subtasks. We introduce a novel objective for learning task decomposition, termed assistive value (AssistV), which measures the feasibility and speed for humans to repair the decomposed solution. We collect a dataset of human repair experiences on different decomposed solutions. Utilizing the collected data as in-context examples, we then learn to critique, refine, and rank decomposed solutions to improve AssistV. We validate our method under competitive programming problems: under 177 hours of human study, our method enables non-experts to solve 33.3\% more problems, speeds them up by 3.3x, and empowers them to match unassisted experts.
• Abstract（参考訳）: 複雑な問題を解決するために言語モデル(LM)を使用する場合、人間はLM生成した解決策を理解し、欠陥のあるものを修正するのに苦労するかもしれない。 そこで本研究では, 複雑な解を, 特定のサブタスクに対応する複数の単純なピースに自動的に分解する手法を提案する。 本研究では, 課題分解学習のための新しい目標である補助値(AssistV)を導入する。 我々は、さまざまな分解されたソリューションに対して、人間の修理経験のデータセットを収集する。 収集したデータをインコンテキストの例として利用して、AssistVを改善するために分解されたソリューションを批判し、洗練し、ランク付けすることを学ぶ。 我々は,本手法を競合プログラミング問題下で検証する。人間研究177時間で,非専門家が33.3倍の問題を解き,3.3倍の速度で高速化し,無支援の専門家とのマッチングを可能にする。

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