論文の概要: MetaLadder: Ascending Mathematical Solution Quality via Analogical-Problem Reasoning Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14891v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 04:36:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:25:50.788111
• Title: MetaLadder: Ascending Mathematical Solution Quality via Analogical-Problem Reasoning Transfer
• Title（参考訳）: MetaLadder:Analogical-Problem Reasoning Transferによる数学的解法の品質向上
• Authors: Honglin Lin, Zhuoshi Pan, Yu Li, Qizhi Pei, Xin Gao, Mengzhang Cai, Conghui He, Lijun Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、数学的推論タスクを解く上で有望な能力を示した。 メタプロブレムのリコールとリフレクションを LLM に明示的に促すフレームワークである textbfMetaLadder を提案する。 我々のMetaLadderはLLMの問題解決精度を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.81465564673498
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated promising capabilities in solving mathematical reasoning tasks, leveraging Chain-of-Thought (CoT) data as a vital component in guiding answer generation. Current paradigms typically generate CoT and answers directly for a given problem, diverging from human problem-solving strategies to some extent. Humans often solve problems by recalling analogous cases and leveraging their solutions to reason about the current task. Inspired by this cognitive process, we propose \textbf{MetaLadder}, a novel framework that explicitly prompts LLMs to recall and reflect on meta-problems, those structurally or semantically analogous problems, alongside their CoT solutions before addressing the target problem. Additionally, we introduce a problem-restating mechanism to enhance the model's comprehension of the target problem by regenerating the original question, which further improves reasoning accuracy. Therefore, the model can achieve reasoning transfer from analogical problems, mimicking human-like "learning from examples" and generalization abilities. Extensive experiments on mathematical benchmarks demonstrate that our MetaLadder significantly boosts LLMs' problem-solving accuracy, largely outperforming standard CoT-based methods (\textbf{10.3\%} accuracy gain) and other methods. Our code and data has been released at https://github.com/LHL3341/MetaLadder.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は数学的推論タスクを解く上で有望な能力を示し、応答生成を導く上で重要な要素としてChain-of-Thought (CoT) のデータを活用する。 現在のパラダイムは一般的にCoTを生成し、与えられた問題に対して直接答える。 人間はしばしば、類似したケースをリコールし、現在のタスクを推論するためにソリューションを活用することで問題を解決する。 この認知プロセスにインスパイアされた新しいフレームワークである「textbf{MetaLadder}」を提案する。このフレームワークは、ターゲット問題に対処する前に、それらのCoTソリューションとともに、メタプロブレム(メタプロブレム)を明示的にリコールし、反映させる。 さらに,元の質問を再現することで,対象問題に対するモデルの理解を深める問題抑制機構を導入し,推論精度をさらに向上する。 そのため、モデルでは、人間のような「例からの学習」と一般化能力の模倣により、類似問題からの推論伝達を達成できる。 数学ベンチマークに関する大規模な実験により、我々のMetaLadderはLLMの問題解決精度を著しく向上させ、標準のCoT法(\textbf{10.3\%} 精度ゲイン)やその他の手法よりも優れることが示された。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/LHL3341/MetaLadder.comで公開されています。

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