論文の概要: Mining Math Conjectures from LLMs: A Pruning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16177v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 19:00:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-29 08:29:30.439587
- Title: Mining Math Conjectures from LLMs: A Pruning Approach
- Title（参考訳）: LLMからのマイニング・マンス・コンジェクチュア--プルーニング・アプローチ
- Authors: Jake Chuharski, Elias Rojas Collins, Mark Meringolo,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた数理予想生成手法を提案する。
我々は、ChatGPT, Gemini, Claude などの LLM がどのようにして予想を生成するかを示す。
以上の結果から,LLM は,コード実行に制限があるにも関わらず,基本的ではないものの,正当性あるいは正当性がある,という予想を導出できる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: We present a novel approach to generating mathematical conjectures using Large Language Models (LLMs). Focusing on the solubilizer, a relatively recent construct in group theory, we demonstrate how LLMs such as ChatGPT, Gemini, and Claude can be leveraged to generate conjectures. These conjectures are pruned by allowing the LLMs to generate counterexamples. Our results indicate that LLMs are capable of producing original conjectures that, while not groundbreaking, are either plausible or falsifiable via counterexamples, though they exhibit limitations in code execution.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた数学的予想生成手法を提案する。
群論における比較的最近の構成である可溶化器に着目して、ChatGPT, Gemini, Claude などの LLM がどのようにして予想を生成するかを示す。
これらの予想は LLM が反例を生成することを許すことによって破られる。
以上の結果から,LLM は,コード実行に制限があるにも関わらず,基本的ではないものの,正当性あるいは正当性がある,という予想を導出できる可能性が示唆された。
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