[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Daily Arxiv

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To Code or not to Code? Adaptive Tool Integration for Math Language Models via Expectation-Maximization

Created by
  • Haebom

作者

Haozhe Wang, Long Li, Chao Qu, Fengming Zhu, Weidi Xu, Wei Chu, Fangzhen Lin

概要

この論文は、言語モデル(LM)を用いた数学の問題解決の最近の発展に焦点を当てています。 - この欠点を解決するために、これらの制限を解決するために、モデルが学習中に推論能力が進化するにつれて、ツールの使用戦略を適応させるための自律的なコード統合を研究します。使用の決定と発展の能力の間の相互強化の循環を作成します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:自律的なコード統合のための新しいEMフレームワークが提示され、既存の強化学習ベースのアプローチの限界を克服し、パフォーマンスが向上したことを実験的に証明しました。メタ認知能力を持つ言語モデルによる数学問題解決の効率性を高めた。
Limitations:提案されたEMフレームワークの一般性とスケーラビリティに関するさらなる研究が必要です。さまざまな種類の問題やツールへの適用性をさらに検証する必要があります。現在、パフォーマンスの向上は特定のデータセット(MATH500、AIME)に限定されており、他のドメインへの一般化の可能性に関する追加の研究が必要です。
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