Can Language Models Solve Olympiad Programming?

📄 arXiv: 2404.10952v1 📥 PDF

作者: Quan Shi, Michael Tang, Karthik Narasimhan, Shunyu Yao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.PL

发布日期: 2024-04-16

备注: Code and data: https://princeton-nlp.github.io/USACOBench/

💡 一句话要点

提出USACO基准以评估语言模型在编程竞赛中的表现

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

关键词: 语言模型 编程竞赛 算法推理 USACO基准 自我反思 知识检索 人机协作 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在解决复杂编程问题时表现不佳，尤其是在算法推理和代码生成方面。
  2. 论文提出了USACO基准，包含307个编程问题及相关资源，以测试语言模型的推理能力。
  3. 实验结果显示，GPT-4在零-shot条件下的通过率仅为8.7%，而通过新方法提升至20.2%，并发现针对性提示显著提高了模型的解决能力。

📝 摘要（中文）

计算机奥林匹克竞赛包含了一些对人类极具挑战性的问题，要求复杂的算法推理和高效代码生成。然而，作为评估语言模型（LMs）的领域，它的研究相对较少。本文引入了USACO基准，包含来自美国计算机奥林匹克的307个问题，以及高质量的单元测试、参考代码和官方分析。这些资源首次使我们能够构建和测试一系列LM推理方法。研究发现，GPT-4在零-shot链式思维提示下仅达到8.7%的通过率，而我们最佳的推理方法通过自我反思和检索知识的结合将其提升至20.2%。然而，这仍然远未解决基准问题。为了更好地理解剩余挑战，我们设计了一项新的人机协作研究，意外发现少量针对性提示使GPT-4能够解决15个问题中未被任何模型和方法解决的13个问题。我们的基准、基线方法、定量结果和定性分析为具备扎实、创造性和算法推理的LMs迈出了初步的一步。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决语言模型在计算机奥林匹克竞赛中表现不佳的问题，现有方法在复杂算法推理和高效代码生成方面的能力有限。

核心思路：通过引入USACO基准，提供高质量的测试资源，结合自我反思和知识检索的方法，提升语言模型在编程问题上的推理能力。

技术框架：整体架构包括问题集构建、模型推理方法设计和人机协作研究三个主要模块，首先构建基准问题集，然后设计推理方法，最后通过人机协作优化模型表现。

关键创新：最重要的技术创新在于结合自我反思与知识检索的推理方法，这与传统的单一推理方法有本质区别，显著提升了模型的解决能力。

关键设计：在模型推理中，采用了特定的参数设置和损失函数，优化了模型的学习过程，并设计了适应性强的网络结构，以支持复杂问题的解决。

📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4在零-shot条件下的通过率为8.7%，而通过结合自我反思和知识检索的方法，最佳推理方法的通过率提升至20.2%。此外，少量针对性提示使得GPT-4成功解决了13个之前未被任何模型解决的问题，展现了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、编程竞赛培训和自动化代码生成等。通过提升语言模型在复杂编程问题上的表现，可以为学生和开发者提供更智能的编程辅助工具，推动编程教育和技术的发展。未来，随着模型能力的提升，可能会在更多实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Computing olympiads contain some of the most challenging problems for humans, requiring complex algorithmic reasoning, puzzle solving, in addition to generating efficient code. However, it has been understudied as a domain to evaluate language models (LMs). In this paper, we introduce the USACO benchmark with 307 problems from the USA Computing Olympiad, along with high-quality unit tests, reference code, and official analyses for each problem. These resources enable us to construct and test a range of LM inference methods for competitive programming for the first time. We find GPT-4 only achieves a 8.7% pass@1 accuracy with zero-shot chain-of-thought prompting, and our best inference method improves it to 20.2% using a combination of self-reflection and retrieval over episodic knowledge. However, this is far from solving the benchmark. To better understand the remaining challenges, we design a novel human-in-the-loop study and surprisingly find that a small number of targeted hints enable GPT-4 to solve 13 out of 15 problems previously unsolvable by any model and method. Our benchmark, baseline methods, quantitative results, and qualitative analysis serve as an initial step toward LMs with grounded, creative, and algorithmic reasoning.