基于大模型使用方程双重验证提示的数学问题求解

作     者：张颖霖 刘昌辉 黄淑芬 

作者机构：武汉工程大学计算机科学与工程学院 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2024年

学科分类：07[理学] 070102[理学-计算数学] 0701[理学-数学] 

主　　题：数学问题求解 思维链 大语言模型 零样本 

摘      要：尽管使用思维链(Chain-of-Thought,CoT)的大模型(Large Language Model,LLM)在单未知数的数学问题求解(Math Word Problem,MWP)任务上取得了显著成果。但是，目前的研究缺乏适用于方程数学问题的方法。由于数学问题求解对推理步骤具有很高的敏感性，列方程出错会导致后续步骤连环出错。所以提出一种渐近式验证纠正的方法 2ERP，一边验证一边纠正步骤错误，输出最有可能的正确答案。在验证环节使用等式和答案的双重验证，回代答案到等式确保计算的正确，从数学表达式获取数值关系验证等式的正确性。在纠正流程中，根据回代的结果和双重验证的一致性排除错误的推理路径，逼近正确结果。与其他CoT方法相比，2ERP方法在6个数据集上均取得了性能上的提升，平均准确率达到了66.2%，尤其是方程问题的数据集上，平均提高了6.9%。2ERP方法是一种设计提示的零样本方法，通过多次迭代提高数学问题的准确率，并输出具有详细步骤的求解过程，该方法在方程问题上的提升更加明显。