論文の概要: Activation Steering in Neural Theorem Provers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15507v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 15:04:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:11:40.379217
• Title: Activation Steering in Neural Theorem Provers
• Title（参考訳）: ニューラルTheorem Proversにおけるアクティベーションステアリング
• Authors: Shashank Kirtania,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、Leanのような証明アシスタントを使って形式的な定理を証明することを約束している。 LLMは正しい戦術を予測できるが、候補戦術の範囲内で適切にランク付けする上での課題に直面している。 我々は、アクティベーションステアリングを用いてLSMの応答を誘導し、推論時の世代を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promise in proving formal theorems using proof assistants like Lean. However, current state of the art language models struggles to predict next step in proofs leading practitioners to use different sampling techniques to improve LLMs capabilities. We observe that the LLM is capable of predicting the correct tactic; however, it faces challenges in ranking it appropriately within the set of candidate tactics, affecting the overall selection process. To overcome this hurdle, we use activation steering to guide LLMs responses to improve the generations at the time of inference. Our results suggest that activation steering offers a promising lightweight alternative to specialized fine-tuning for enhancing theorem proving capabilities in LLMs, particularly valuable in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、Leanのような証明アシスタントを使って形式的な定理を証明することを約束している。 しかし、現在の最先端の言語モデルは、実践者が異なるサンプリング技術を使用してLLMの能力を改善するための証明の次のステップを予測するのに苦労している。 LLMは正しい戦術を予測できるが、候補戦術の範囲内で適切にランク付けし、全体選択プロセスに影響を及ぼすという課題に直面している。 このハードルを克服するために、私たちはアクティベーションステアリングを使用して、LLM応答を誘導し、推論時の世代を改善する。 以上の結果から, 活性化ステアリングは, LLMにおける定理証明能力の強化, 特に資源制約環境において, 高度な微調整の代替となる可能性が示唆された。

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