MathPrompter：基于大语言模型的数学推理
计算与语言
2023-03-10 v1 人工智能
摘要
大语言模型（LLMs）在解决算术推理任务时性能有限，且常给出错误答案。与自然语言理解不同，数学问题通常仅有唯一正确答案，使得为LLMs生成准确解更具挑战性。据我们所知，我们未了解到有任何LLMs能指示其回答的置信水平，这加剧了模型中的信任缺失并阻碍其采用。为解决此不足，我们提出“MathPrompter”，一种提升LLMs在算术问题上表现并增强对预测依赖的技术。MathPrompter使用零样本思维链提示技术生成多个代数表达式或Python函数，以不同方式求解同一数学问题，从而提高输出结果的置信水平。这与其他基于提示的CoT方法形成对比，后者对中间步骤的正确性无从检验。我们的技术在MultiArith数据集上以175B参数基于GPT的LLM评估，优于SOTA（78.7%→92.5%）。
引用
@article{arxiv.2303.05398,
title = {MathPrompter: Mathematical Reasoning using Large Language Models},
author = {Shima Imani and Liang Du and Harsh Shrivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.05398},
year = {2023}
}