Fugu-MT 論文翻訳(概要): Give me a hint: Can LLMs take a hint to solve math problems?

論文の概要: Give me a hint: Can LLMs take a hint to solve math problems?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05915v2
Date: Sat, 09 Nov 2024 08:32:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-12 14:06:29.368028
Title: Give me a hint: Can LLMs take a hint to solve math problems?
Title（参考訳）: ヒントをください: LLMは数学の問題を解決するヒントをもらえますか?
Authors: Vansh Agrawal, Pratham Singla, Amitoj Singh Miglani, Shivank Garg, Ayush Mangal,
Abstract要約: 本稿では,先進的な数学的問題に対する言語モデルの性能向上のための"ヒント"を提案する。また、敵のヒントに対する堅牢性をテストし、それらに対する感受性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5742190785269342
License:
Abstract: While state-of-the-art LLMs have shown poor logical and basic mathematical reasoning, recent works try to improve their problem-solving abilities using prompting techniques. We propose giving "hints" to improve the language model's performance on advanced mathematical problems, taking inspiration from how humans approach math pedagogically. We also test robustness to adversarial hints and demonstrate their sensitivity to them. We demonstrate the effectiveness of our approach by evaluating various diverse LLMs, presenting them with a broad set of problems of different difficulties and topics from the MATH dataset and comparing against techniques such as one-shot, few-shot, and chain of thought prompting.
Abstract（参考訳）: 最先端のLLMは、論理的および基礎的な数学的推論に乏しいが、最近の研究は、プロンプト技術を用いて問題解決能力を改善しようとしている。我々は,人間が数学的にどのようにアプローチするかから着想を得て,先進的な数学的問題に対する言語モデルの性能向上のための"ヒント"を提案する。また、敵のヒントに対する堅牢性をテストし、それらに対する感受性を示す。我々は,多種多様なLSMを評価し,MATHデータセットの難易度とトピックの多種多様な問題と,ワンショット,少数ショット,思考の連鎖といった手法との比較を行った。

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