論文の概要: Logic.py: Bridging the Gap between LLMs and Constraint Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15776v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 00:36:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 02:21:23.948185
• Title: Logic.py: Bridging the Gap between LLMs and Constraint Solvers
• Title（参考訳）: Logic.py: LLMと制約ソリューションのギャップを埋める
• Authors: Pascal Kesseli, Peter O'Hearn, Ricardo Silveira Cabral,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを用いた探索に基づく問題の定式化と解法について述べる。 論理パズルベンチマークZebraLogicBenchにおいて,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License:
• Abstract: We present a novel approach to formalise and solve search-based problems using large language models, which significantly improves upon previous state-of-the-art results. We demonstrate the efficacy of this approach on the logic puzzles benchmark ZebraLogicBench. Instead of letting the LLM attempt to directly solve the puzzles, our method prompts the model to formalise the problem in a logic-focused domain-specific language (DSL) called Logic.py. This formalised representation is then solved using a constraint solver, leveraging the strengths of both the language model and the solver. Our approach achieves a remarkable 65% absolute improvement over the baseline performance of Llama 3.1 70B on ZebraLogicBench, setting a new state-of-the-art with an accuracy of over 90%. This significant advancement demonstrates the potential of combining language models with domain-specific languages and auxiliary tools on traditionally challenging tasks for LLMs.
• Abstract（参考訳）: そこで本稿では,大規模言語モデルを用いた検索ベース問題の定式化と解法を提案する。 論理パズルベンチマークZebraLogicBenchにおいて,本手法の有効性を示す。 LLMがパズルを直接解こうとする代わりに、我々の手法はロジック中心のドメイン固有言語(DSL)であるLogic.pyで問題を形式化するようモデルに促す。 この形式化された表現は制約解法を用いて解かれ、言語モデルと解法の両方の強みを利用する。 提案手法は,ZebraLogicBench上でのLlama 3.1 70Bのベースライン性能に対して65%の絶対改善を実現し,90%以上の精度で新たな最先端技術を実現する。 この大きな進歩は、言語モデルとドメイン固有の言語と、従来のLLMの課題に対して補助的なツールを組み合わせる可能性を示している。

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