Fugu-MT 論文翻訳(概要): Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems

論文の概要: Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00042v1
Date: Tue, 29 Oct 2024 16:06:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-05 14:48:20.027537
Title: Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems
Title（参考訳）: 問題分類は、大規模言語モデルが数学問題を解くのに役立つ
Authors: Amogh Akella,
Abstract要約: 本稿では,問題の分類を異なるカテゴリに分類し,問題解決に有効であることを示す。また、正確なデータセットを作成することで、問題分類をカテゴリに最適化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: In this paper, we explore how to optimize the usage of Large-Language Models to quickly and accurately solve mathematical problems. In particular, we show the effectiveness of using the classification of problems into different categories to facilitate problem-solving. Additionally, we optimize the classification of problems into categories by creating an accurate dataset. We believe that our technique for problem-solving works by helping mitigate hallucination in LLMs which is key to unlocking their ability to solve math problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルを用いて数学的問題を迅速かつ正確に解く方法について検討する。特に,問題の分類を異なるカテゴリに分類し,問題解決に有効であることを示す。さらに、正確なデータセットを作成することにより、問題のカテゴリ分類を最適化する。我々は,LLMにおける幻覚の緩和を助長し,数学の問題を解き明かすための鍵を握ることによって,問題解決の手法が有効であると信じている。

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