- 简介语言模型在进行复杂和详细的数学推理时可能会产生幻觉。物理学为评估数学推理能力提供了丰富的领域,其中物理环境赋予符号使用复杂的语义(例如单位、张量阶),导致推理可能在代数上是一致的,但却是不合适的。在这项工作中,我们使用一个精心策划的数据集,涵盖多种符号和物理子领域,评估语言模型执行细粒度数学和物理推理的能力。我们使用合成的上下文示例提高了零-shot得分,并通过逐步省略支持前提来演示推导质量随扰动强度的非线性降低。我们发现在这种情况下,模型的数学推理不受物理学的影响,物理环境主要被忽略,而更多地是通过逆向工程解决方案。
- 图表
- 解决问题本文旨在评估语言模型在物理学推理中的数学推理能力,包括符号使用、单位转换等。同时,研究发现语言模型在物理背景下的数学推理能力不如预期,更多地是通过逆向工程解决问题。
- 关键思路本文使用多个物理学子领域的数据集,评估语言模型在物理学推理中的数学推理能力。通过增加合成的上下文示例,提高了零样本得分,并通过逐步省略支持前提来演示推导质量随扰动强度的非线性下降。
- 其它亮点本文的亮点包括使用多个物理学子领域的数据集评估语言模型的数学推理能力,提出了通过增加合成的上下文示例来提高零样本得分的方法,发现语言模型在物理背景下的数学推理能力不如预期,更多地是通过逆向工程解决问题。实验设计合理,使用了多个数据集,但未开源代码。值得进一步研究如何在物理背景下提高语言模型的数学推理能力。
- 最近的相关研究包括“Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding”、“Learning to Solve Math Word Problems with Numerically Augmented Text Generation”等。
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