MARIO Eval: Evaluate Your Math LLM with your Math LLM--A mathematical dataset evaluation toolkit

📄 arXiv: 2404.13925v1 📥 PDF

作者: Boning Zhang, Chengxi Li, Kai Fan

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-22

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MARIO Eval以解决数学数据集评估不一致问题

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

关键词: 数学评估 大型语言模型 计算代数系统 自然语言处理 工具包 数据集评估

📋 核心要点

  1. 现有数学数据集评估工具缺乏通用性，导致不同研究间的比较不公。
  2. 本文提出的MARIO Eval工具包结合了计算代数系统和大型语言模型，提升了评估的准确性和灵活性。
  3. 实验结果显示，MARIO Eval在没有LLM的情况下已优于以往方法，加入LLM后效果更为显著。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在解决数学问题等推理任务中得到了广泛研究。现有的数学数据集通常包含专门设计的评估脚本，虽然适用于特定用途，但缺乏跨数据集的通用性。这导致评估工具的更新和适配往往没有系统报告，造成研究间的比较不公。为此，本文提出了一种全面的数学评估工具包，利用Python计算代数系统（CAS）确保数值准确性，并集成了可选的LLM，以增强自然语言处理能力。通过手动标注两个不同的数据集，实验结果表明该工具包在评估结果上比以往工作更为稳健，且在引入LLM后效果显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有数学数据集评估工具缺乏通用性和一致性的问题。现有方法往往针对特定数据集设计，导致不同研究间的比较困难。

核心思路：MARIO Eval工具包通过结合Python计算代数系统（CAS）和可选的大型语言模型（LLM），提供了一种更为通用和准确的评估手段。CAS确保了数值计算的准确性，而LLM则增强了自然语言处理能力。

技术框架：该工具包的整体架构包括数据输入模块、评估执行模块和结果输出模块。数据输入模块负责接收不同格式的数学数据集，评估执行模块利用CAS进行数值计算，并可选地调用LLM进行自然语言处理，最后结果输出模块生成评估报告。

关键创新：MARIO Eval的主要创新在于其通用性和灵活性，能够适应不同数学数据集的评估需求，且在数值准确性和自然语言处理能力上均有显著提升。这与现有方法的专用性形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，工具包采用了模块化结构，允许用户根据需要选择是否使用LLM。损失函数和评估标准经过精心设计，以确保评估结果的可靠性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MARIO Eval在没有LLM的情况下，评估结果比以往方法更为稳健，且在引入LLM后，评估效果显著提升，具体性能数据未在摘要中提供，需参考论文详细说明。

🎯 应用场景

MARIO Eval工具包具有广泛的应用潜力，适用于教育、科研和工业等领域的数学问题评估。其通用性使得不同研究者能够在相同的评估框架下进行比较，促进了数学推理研究的进展。此外，该工具包的开源特性也为社区提供了便利，推动了相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been explored in a variety of reasoning tasks including solving of mathematical problems. Each math dataset typically includes its own specially designed evaluation script, which, while suitable for its intended use, lacks generalizability across different datasets. Consequently, updates and adaptations to these evaluation tools tend to occur without being systematically reported, leading to inconsistencies and obstacles to fair comparison across studies. To bridge this gap, we introduce a comprehensive mathematical evaluation toolkit that not only utilizes a python computer algebra system (CAS) for its numerical accuracy, but also integrates an optional LLM, known for its considerable natural language processing capabilities. To validate the effectiveness of our toolkit, we manually annotated two distinct datasets. Our experiments demonstrate that the toolkit yields more robust evaluation results compared to prior works, even without an LLM. Furthermore, when an LLM is incorporated, there is a notable enhancement. The code for our method will be made available at \url{https://github.com/MARIO-Math-Reasoning/math_evaluation}.