論文の概要: RM-PoT: Reformulating Mathematical Problems and Solving via Program of Thoughts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12589v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 06:54:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:15.790130
• Title: RM-PoT: Reformulating Mathematical Problems and Solving via Program of Thoughts
• Title（参考訳）: RM-PoT:思考プログラムによる数学的問題と問題解決
• Authors: Yu Zhang, Shujun Peng, Nengwu Wu, Xinhan Lin, Yang Hu, Jie Tang,
• Abstract要約: 本稿では、問題修正(RM)、コード支援推論(PoT)、ドメイン認識による少ショット学習を統合した3段階のフレームワークを提案する。 提案手法はまず,入力問題を多種多様な表面形状に再構成し,構造バイアスを低減し,意味的に整合した5つの例を検索し,文脈的ガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.07180561863778
• License:
• Abstract: Recently, substantial advancements have been made in training language models to carry out step-by-step reasoning for solving intricate numerical reasoning tasks. Beyond the methods used to solve these problems, the structure and formulation of the problems themselves also play a crucial role in determining the performance of large language models. We observe that even small changes in the surface form of mathematical problems can have a profound impact on both the answer distribution and solve rate. This highlights the vulnerability of LLMs to surface-level variations, revealing its limited robustness when reasoning through complex problems. In this paper, we propose RM-PoT, a three-stage framework that integrates problem reformulation (RM), code-aided reasoning (PoT), and domain-aware few-shot learning to address these limitations. Our approach first reformulates the input problem into diverse surface forms to reduce structural bias, then retrieves five semantically aligned examples from a pre-constructed domain-specific question bank to provide contextual guidance, and finally generates executable Python code for precise computation.
• Abstract（参考訳）: 近年,複雑な数値推論タスクを解くためのステップバイステップ推論を行うための言語モデルの訓練が大幅に進歩している。 これらの問題を解決するために用いられる方法以外にも、問題の構造と定式化は、大きな言語モデルの性能を決定する上でも重要な役割を果たす。 数学問題の表面形態の小さな変化でさえ、解の分布と解の速度の両方に大きな影響を与えることが観察された。 このことは、LLMが表面レベルの変動に対して脆弱であることを強調し、複雑な問題を推論する際のロバスト性に制限があることを明らかにしている。 本稿では,問題修正(RM)とコード支援推論(PoT)を統合した3段階フレームワークであるRM-PoTを提案する。 提案手法はまず,入力問題を多種多様な曲面形式に再構成し,構造バイアスを低減し,事前構築されたドメイン固有質問バンクから意味的に整合した5つの例を検索し,文脈的ガイダンスを提供し,最終的に正確な計算を行うために実行可能なPythonコードを生成する。

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