論文の概要: Do Large Language Models Truly Understand Geometric Structures?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13773v2
• Date: Fri, 21 Feb 2025 13:50:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 23:44:09.942022
• Title: Do Large Language Models Truly Understand Geometric Structures?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは幾何学的構造を完全に理解しているか?
• Authors: Xiaofeng Wang, Yiming Wang, Wenhong Zhu, Rui Wang,
• Abstract要約: 我々はGeomRelデータセットを導入し、大規模言語モデルの幾何学的構造に対する理解を評価する。 我々は,LLMの幾何学的関係を識別する能力を高めるGeometry Chain-of-Thought (GeoCoT)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.915781154075615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Geometric ability is a significant challenge for large language models (LLMs) due to the need for advanced spatial comprehension and abstract thinking. Existing datasets primarily evaluate LLMs on their final answers, but they cannot truly measure their true understanding of geometric structures, as LLMs can arrive at correct answers by coincidence. To fill this gap, we introduce the GeomRel dataset, designed to evaluate LLMs' understanding of geometric structures by isolating the core step of geometric relationship identification in problem-solving. Using this benchmark, we conduct thorough evaluations of diverse LLMs and identify key limitations in understanding geometric structures. We further propose the Geometry Chain-of-Thought (GeoCoT) method, which enhances LLMs' ability to identify geometric relationships, resulting in significant performance improvements.
• Abstract（参考訳）: 幾何学的能力は、空間的理解と抽象的思考の必要性から、大きな言語モデル(LLM)にとって重要な課題である。 既存のデータセットは主に最終回答に基づいてLLMを評価するが、LLMが偶然に正しい答えに到達できるため、それらの幾何学構造に対する真の理解を真に測定することはできない。 このギャップを埋めるために,問題解決における幾何学的関係同定のコアステップを分離することにより,LLMの幾何学的構造理解を評価するために設計されたGeomRelデータセットを導入する。 このベンチマークを用いて,多種多様なLCMの徹底的な評価を行い,幾何学的構造を理解する上で重要な限界を同定する。 さらに,LLMの幾何学的関係を識別する能力を高め,性能を大幅に向上させるGeometry Chain-of-Thought (GeoCoT)法を提案する。

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