論文の概要: Robustness Assessment of Mathematical Reasoning in the Presence of Missing and Contradictory Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05055v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 16:24:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-10 13:22:27.790707
• Title: Robustness Assessment of Mathematical Reasoning in the Presence of Missing and Contradictory Conditions
• Title（参考訳）: 失語・矛盾条件下における数学的推論のロバスト性評価
• Authors: Shi-Yu Tian, Zhi Zhou, Lin-Han Jia, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li,
• Abstract要約: 我々は、ミス・コントラクタリー条件(PMC)に関する問題というベンチマークを開発する。 本稿では,これらのシナリオにおける数ショットプロンプト手法の性能を評価するための2つの新しい指標を提案する。 SMT-LIB Prompting (SLP) と呼ばれる,SMT-LIB言語を用いて直接解決する代わりに,この問題をモデル化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.251724997889184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive performance on reasoning tasks, which can be further improved through few-shot prompting techniques. However, the current evaluation primarily focuses on carefully constructed benchmarks and neglects the consideration of real-world reasoning problems that present missing and contradictory conditions, known as ill-defined problems. Our observations suggest that existing few-shot prompting techniques are ineffective in such scenarios, often providing overconfident answers or hallucination. To further study this problem, we develop a benchmark called Problems with Missing and Contradictory conditions (PMC) and introduce two novel metrics to evaluate the performance of few-shot prompting methods in these scenarios. Our analysis using the PMC benchmark reveals a trade-off dilemma between the performance of mathematical reasoning for well-defined problems and the ability to recognize ill-defined problems. To address the challenges posed by PMC, we propose a novel few-shot prompting method called SMT-LIB Prompting (SLP), which utilizes the SMT-LIB language to model the problems instead of solving them directly. Subsequently, a double-check solving strategy checks the satisfiability and uniqueness of the solution and provides final feedback. Extensive experiments demonstrate the superiority of our SLP approach compared to existing few-shot prompting methods when dealing with problems with missing and contradictory conditions. We will open-source our benchmark and code to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は推論タスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを示しており、数発のプロンプト技術によってさらに改善することができる。 しかし、現在の評価は主に注意深く構築されたベンチマークに焦点をあてており、未定義問題として知られる欠落と矛盾した条件を呈する現実の推論問題を考慮に入れていない。 我々の観察では、既存の数発のプロンプト技術はそのようなシナリオでは効果がないことが示唆され、しばしば過度な回答や幻覚を与える。 この問題をさらに研究するために,PMC (Iss with Missing and Contradictory conditions) と呼ばれるベンチマークを開発し,これらのシナリオにおける数発プロンプト手法の性能を評価するための2つの新しい指標を提案する。 PMCベンチマークを用いて解析したところ, 問題に対する数学的推論の性能と不確定な問題を認識する能力との間には, トレードオフジレンマが生じることがわかった。 PMCがもたらす課題を解決するために,SMT-LIB Prompting (SLP) と呼ばれる,SMT-LIB言語を用いて直接解決する代わりに,その問題をモデル化する新しいプロンプトプロンプト手法を提案する。 その後、二重チェック解決戦略がソリューションの満足度と独自性をチェックし、最終的なフィードバックを提供する。 過剰な実験は、既存の数発のプロンプト法と比較して、不足条件や矛盾条件に対処する際のSLPアプローチの優位性を実証している。 将来の研究を促進するため、ベンチマークとコードをオープンソースにします。

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