論文の概要: STEM-POM: Evaluating Language Models Math-Symbol Reasoning in Document Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00387v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 06:25:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:15.674822
• Title: STEM-POM: Evaluating Language Models Math-Symbol Reasoning in Document Parsing
• Title（参考訳）: STEM-POM: 文書解析における文法推論による言語モデルの評価
• Authors: Jiaru Zou, Qing Wang, Pratyush Thakur, Nickvash Kani,
• Abstract要約: STEM-PoM(STEM-PoM)は,大規模言語モデルの数学記号に対する推論能力を評価するためのベンチマークデータセットである。 データセットには変数、定数、演算子、および単位記述子の主属性に分類される2K以上の数学記号が含まれている。 実験により,現状のLLMはテキスト内学習では平均20-60%,微調整では50-60%の精度が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2315518704035595
• License:
• Abstract: Advances in large language models (LLMs) have spurred research into enhancing their reasoning capabilities, particularly in math-rich STEM documents. While LLMs can generate equations or solve math-related queries, their ability to fully understand and interpret abstract mathematical symbols in long, math-rich documents remains limited. In this paper, we introduce STEM-PoM, a comprehensive benchmark dataset designed to evaluate LLMs' reasoning abilities on math symbols within contextual scientific text. The dataset, sourced from real-world ArXiv documents, contains over 2K math symbols classified as main attributes of variables, constants, operators, and unit descriptors, with additional sub-attributes including scalar/vector/matrix for variables and local/global/discipline-specific labels for both constants and operators. Our extensive experiments show that state-of-the-art LLMs achieve an average of 20-60% accuracy under in-context learning and 50-60% accuracy with fine-tuning, revealing a significant gap in their mathematical reasoning capabilities. STEM-PoM fuels future research of developing advanced Math-AI models that can robustly handle math symbols.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、特に数学に富むSTEM文書において、推論能力の向上に拍車をかけた。 LLMは方程式を生成したり、数学関連のクエリを解くことができるが、抽象的な数学的シンボルを長く理解し解釈する能力は限られている。 本稿では,STEM-PoMを提案する。STEM-PoMは,文脈科学的テキスト中の数学記号に対するLLMの推論能力を評価するために設計された,総合的なベンチマークデータセットである。 このデータセットは実世界のArXiv文書から派生したもので、変数、定数、演算子、および単位記述子の主属性に分類される2K以上の数学記号と、変数のスカラー/ベクター/行列、定数と演算子の両方のローカル/グローバル/ディシプリンのラベルを含む追加のサブ属性を含んでいる。 我々の広範囲な実験により、現状のLLMは、文脈内学習で平均20-60%の精度、微調整で50-60%の精度を実現し、数学的推論能力に重大なギャップがあることが判明した。 STEM-PoMは、数学記号を頑健に扱える高度なMath-AIモデルの開発を後押しする。

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