論文の概要: Improving Physics Reasoning in Large Language Models Using Mixture of Refinement Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00821v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 14:15:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:33.787064
• Title: Improving Physics Reasoning in Large Language Models Using Mixture of Refinement Agents
• Title（参考訳）: 微細化剤の混合による大規模言語モデルの物理推論の改善
• Authors: Raj Jaiswal, Dhruv Jain, Harsh Parimal Popat, Avinash Anand, Abhishek Dharmadhikari, Atharva Marathe, Rajiv Ratn Shah,
• Abstract要約: ミキチャー・オブ・リファインメント・エージェント(Mixture of Refinement Agents, MORA)は、大規模言語モデル(LLM)のための新しいエージェント・リファインメント・フレームワークである。 MoRAは、前述の誤りを訂正することで、LLM生成ベースソリューションを反復的に洗練し、その結果、オープンソースのLLMの性能が大幅に向上する。 我々は、SciEvalおよびMMLUサブセットに対する我々のアプローチと、我々の物理データセット(PhysicsQA)を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.112239616508834
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate remarkable capabilities in various reasoning tasks. However, they encounter significant challenges when it comes to scientific reasoning, particularly in physics, which requires not only mathematical reasoning but also factual and conceptual understanding. When addressing complex physics problems, LLMs typically face three key issues: problem miscomprehension, incorrect concept application, and computational errors. While each of these problems can be addressed individually, there is a need for a generalized approach that can tackle all three issues simultaneously. To address this, we introduce Mixture of Refinement Agents (MoRA), a novel agentic refinement framework that iteratively refines the LLM generated base solution by correcting the aforementioned errors, resulting in a significant performance improvement for open-source LLMs. Our approach aims to bridge the gap between opensource LLMs and GPT-4o by utilizing the latter as error identifier to guide these refinement agents. We evaluate our approach on the SciEval and MMLU subsets along with our own physics dataset (PhysicsQA). MoRA significantly improves the performance of Llama-3-70B and Gemma-2-27B on these datasets, achieving up to a 16% increase in final answer accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて顕著な能力を示す。 しかし、科学的推論、特に物理学においては、数学的推論だけでなく、事実的、概念的理解も必要となる重要な課題に直面している。 複雑な物理問題に対処する際、LLMは一般に3つの重要な問題に直面している。 これらの問題はそれぞれ個別に対処できるが、同時に3つの問題に対処できる一般化されたアプローチが必要である。 そこで本研究では, 上記の誤りを訂正し, LLM生成ベースソリューションを反復的に洗練し, オープンソース LLM の大幅な性能向上を実現する, 新規なエージェント改良フレームワークであるMixture of Refinement Agents (MoRA) を紹介する。 提案手法は,オープンソースLLMとGPT-4oのギャップを,後者をエラー識別子として利用して解消エージェントを誘導することを目的としている。 我々は、SciEvalおよびMMLUサブセットに対する我々のアプローチを、我々の物理データセット(PhysicsQA)とともに評価する。 MoRAはこれらのデータセット上でのLlama-3-70BとGemma-2-27Bの性能を大幅に改善し、最終回答精度は16%向上した。

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