論文の概要: EHOP: A Dataset of Everyday NP-Hard Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13776v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 14:39:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:32.274974
• Title: EHOP: A Dataset of Everyday NP-Hard Optimization Problems
• Title（参考訳）: EHOP: 日々のNP-Hard最適化問題のデータセット
• Authors: Alex Duchnowski, Ellie Pavlick, Alexander Koller,
• Abstract要約: Everyday Hard Optimization Problems (EHOP) は、自然言語で表されるNPハード最適化問題の集合である。 EHOPには、コンピュータサイエンスの教科書で見られる問題の定式化、実生活で起こりうる問題として着飾られたバージョン、逆ルールでよく知られた問題の変種が含まれている。 現状のLLMは、複数のプロンプト戦略にまたがって、実生活や逆転型よりも教科書問題を体系的に高精度に解決していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.41749917354159
• License:
• Abstract: We introduce the dataset of Everyday Hard Optimization Problems (EHOP), a collection of NP-hard optimization problems expressed in natural language. EHOP includes problem formulations that could be found in computer science textbooks, versions that are dressed up as problems that could arise in real life, and variants of well-known problems with inverted rules. We find that state-of-the-art LLMs, across multiple prompting strategies, systematically solve textbook problems more accurately than their real-life and inverted counterparts. We argue that this constitutes evidence that LLMs adapt solutions seen during training, rather than leveraging reasoning abilities that would enable them to generalize to novel problems.
• Abstract（参考訳）: 自然言語で表現されたNPハード最適化問題の集合である Everyday Hard Optimization Problems (EHOP) のデータセットを紹介する。 EHOPには、コンピュータサイエンスの教科書で見られる問題の定式化、実生活で起こりうる問題として着飾られたバージョン、逆ルールでよく知られた問題の変種が含まれている。 現状のLLMは、複数のプロンプト戦略にまたがって、実生活や逆転型よりも教科書問題を体系的に高精度に解決していることがわかった。 このことは、LLMが新たな問題への一般化を可能にする推論能力を活用するのではなく、トレーニング中に見られるソリューションに適応する証拠である、と我々は主張する。

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