論文の概要: PEA: Enhancing LLM Performance on Computational-Reasoning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10938v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 00:27:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:44.747467
• Title: PEA: Enhancing LLM Performance on Computational-Reasoning Tasks
• Title（参考訳）: PEA:計算推論タスクにおけるLLMパフォーマンス向上
• Authors: Zi Wang, Shiwei Weng, Mohannad Alhanahnah, Somesh Jha, Tom Reps,
• Abstract要約: 本研究では、計算推論問題と呼ばれる重要な推論タスクのクラスを記述し、解決するための形式的なアプローチを紹介する。 このフレームワークはこれらの問題を述語と列挙の構成要素に分解し、LLMを使って特定の述語、列挙、集約ルールに基づいてプログラムを合成する。 実験的な評価により、PEAはベンチマーク計算問題における基礎となるモデルの性能を大幅に向上し、平均精度が約50%向上し、効率が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.13926189404758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have exhibited remarkable capabilities across diverse domains, prompting investigations into their potential as generic reasoning engines. While recent studies have explored inference-time computation to enhance model performance on complex problems, current research lacks a formal framework to characterize the complexity of reasoning tasks. This study introduces the Predicate-Enumeration-Aggregation (PEA) framework, a formal approach to describe and solve a class of important reasoning tasks termed computational reasoning problems. The PEA framework decomposes these problems into predicate and enumeration components, using LLMs to synthesize programs based on specified predicates, enumeration, and aggregation rules. These synthesized programs are then executed to obtain solutions to the computational tasks. We demonstrate the framework's efficacy on benchmark tasks including Boolean satisfiability problems, game of $24$, and planning problems. Empirical evaluation reveals that PEA substantially enhances the performance of underlying models on benchmark computational problems, yielding an average accuracy improvement of approximately $50\%$, coupled with increased efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる顕著な能力を示しており、一般的な推論エンジンとしての可能性について調査している。 近年の研究では、複雑な問題におけるモデル性能を向上させるための推論時間計算が検討されているが、最近の研究では推論タスクの複雑さを特徴づける公式な枠組みが欠如している。 本研究では,計算推論問題と呼ばれる重要な推論タスクのクラスを記述・解決するための形式的アプローチである,述語列挙集約(PEA)フレームワークを紹介する。 PEAフレームワークはこれらの問題を述語と列挙の要素に分解し、LLMを使用して特定の述語、列挙、集約ルールに基づいてプログラムを合成する。 これらの合成プログラムは、計算タスクの解を得るために実行される。 本稿では,Booleanの満足度問題,24ドルのゲーム,計画問題など,ベンチマークタスクにおけるフレームワークの有効性を示す。 実験的な評価により、PEAはベンチマーク計算問題における基礎となるモデルの性能を大幅に向上し、平均精度が約50\%$に向上し、効率が向上することが明らかとなった。

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