通过程序合成求解概率与统计问题
机器学习
2021-11-17 v1 人工智能
计算与语言
编程语言
摘要
我们利用OpenAI的Codex(一种在文本上训练并基于代码微调的Transformer)通过程序合成求解大学水平的概率与统计问题。我们将MIT的18.05概率与统计导论以及哈佛的STAT110概率论中的课程问题转化为编程任务,随后执行生成的代码以获得解答。由于这些课程问题以概率为基础,我们常旨在让Codex生成概率程序,模拟大量概率依赖以计算其解。我们的方法需要提示工程将问题从原始形式转化为显式、可处理的形式,从而得到正确的程序与解答。为估计将原始问题转化为可处理形式所需的工作量,我们度量了原始问题与转化后问题之间的相似度。我们的工作是首个引入大学水平概率与统计问题新数据集,并利用大语言模型的程序合成能力以可扩展方式求解这些问题的研究。
引用
@article{arxiv.2111.08267,
title = {Solving Probability and Statistics Problems by Program Synthesis},
author = {Leonard Tang and Elizabeth Ke and Nikhil Singh and Nakul Verma and Iddo Drori},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.08267},
year = {2021}
}
备注
33 pages, 4 figures