Brain-Inspired Two-Stage Approach: Enhancing Mathematical Reasoning by Imitating Human Thought Processes

📄 arXiv: 2403.00800v1 📥 PDF

作者: Yezeng Chen, Zui Chen, Yi Zhou

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-23

备注: 12 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出脑启发的双阶段方法以增强数学推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数学推理 人类思维模拟 双阶段模型 额叶模型 顶叶模型 大型语言模型 自动化求解 教育技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂的多步骤数学推理任务中表现不佳，难以有效解决此类问题。
  2. 本文提出的Brain方法通过模仿人类思维过程，利用额叶模型和顶叶模型的协同工作来增强数学推理能力。
  3. 实验结果显示，本文方法在与Code LLaMA 7B基模型的比较中实现了最先进的性能，显著提升了数学推理的准确性。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型在解决数学文字问题上展现出新兴能力，但在复杂的多步骤数学推理任务中仍面临挑战。为提升模型在数学推理任务上的表现，本文提出了一种新颖的方法，称为Brain，模仿人类思维过程以增强数学推理能力。该方法利用额叶模型生成计划，然后使用顶叶模型生成代码并执行以获得答案。通过这种方法，我们在与Code LLaMA 7B基模型的比较中实现了SOTA性能，并发现计划可以从自然语言、代码或形式语言中显式提取。我们的代码和数据已公开在https://github.com/cyzhh/Brain。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂多步骤数学推理任务中的性能不足问题，现有方法在处理此类任务时常常无法有效生成正确答案。

核心思路：论文的核心思路是模仿人类的思维过程，通过两个阶段的模型（额叶模型和顶叶模型）来生成解决方案和执行代码，从而提升数学推理能力。

技术框架：整体架构分为两个主要模块：第一阶段使用额叶模型生成推理计划，第二阶段使用顶叶模型生成代码并执行，最终得到答案。

关键创新：最重要的技术创新在于将人类思维过程的模拟引入到数学推理中，通过明确的计划生成和代码执行来提高模型的推理能力，这与现有方法的单一模型处理方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化计划生成的质量，并在网络结构上进行了调整，以确保两个模型之间的有效协同工作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文方法在与Code LLaMA 7B基模型的比较中实现了最先进的性能，具体提升幅度未知，展示了通过模仿人类思维过程在数学推理任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、智能辅导系统和自动化数学问题求解等。通过提升模型的数学推理能力，可以为学生提供更智能的学习工具，帮助他们更好地理解和解决复杂的数学问题，未来可能对教育行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Although large language models demonstrate emergent abilities in solving math word problems, there is a challenging task in complex multi-step mathematical reasoning tasks. To improve model performance on mathematical reasoning tasks, previous work has conducted supervised fine-tuning on open-source models by improving the quality and quantity of data. In this paper, we propose a novel approach, named Brain, to imitate human thought processes to enhance mathematical reasoning abilities, using the Frontal Lobe Model to generate plans, and then employing the Parietal Lobe Model to generate code and execute to obtain answers. First, we achieve SOTA performance in comparison with Code LLaMA 7B based models through this method. Secondly, we find that plans can be explicitly extracted from natural language, code, or formal language. Our code and data are publicly available at https://github.com/cyzhh/Brain.