Achieving >97% on GSM8K: Deeply Understanding the Problems Makes LLMs Better Solvers for Math Word Problems

📄 arXiv: 2404.14963v5 📥 PDF

作者: Qihuang Zhong, Kang Wang, Ziyang Xu, Juhua Liu, Liang Ding, Bo Du

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-23 (更新: 2025-03-27)

备注: The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: { 10.1007/s11704-025-41102-z }

💡 一句话要点

提出DUP方法以解决LLMs在数学问题中的语义误解问题

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

关键词: 大型语言模型 数学问题求解 深度理解 链式思维 语义理解 推理能力 GSM8K基准 状态结果

📋 核心要点

  1. 现有的链式思维提示法在处理复杂数学问题时存在语义误解、计算错误和步骤缺失等不足，限制了LLMs的推理能力。
  2. 本文提出的深度理解问题（DUP）方法，通过鼓励LLMs深入理解问题，提取关键问题解决信息，从而改善推理效果。
  3. 在10个多样化的推理基准上，DUP方法表现优异，尤其在GSM8K基准上实现了97.1%的准确率，创造了新的状态结果。

📝 摘要（中文）

链式思维（CoT）提示法提升了大型语言模型（LLMs）在多种推理任务中的表现。然而，CoT在处理复杂数学问题时仍存在不足，主要体现在语义误解、计算错误和步骤缺失等方面。以往研究主要集中在计算错误和步骤缺失的解决上，而忽视了语义误解这一限制LLMs推理性能的主要因素。为此，本文提出了一种简单有效的方法——深度理解问题（DUP），旨在通过解决语义误解来提升LLMs的数学问题解决能力。我们的实验表明，DUP方法在10个多样化的推理基准上均显著优于其他方法，并在GSM8K基准上取得了97.1%的新状态结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在数学问题求解中面临的语义误解问题。现有的链式思维方法在处理复杂问题时，往往无法准确理解问题的语义，导致推理性能下降。

核心思路：DUP方法的核心在于引导LLMs深入理解问题，从而提取出更为关键的信息，以改善推理过程中的语义理解。通过这种方式，模型能够更好地应对复杂的数学问题。

技术框架：DUP方法的整体架构包括问题理解模块、信息提取模块和推理模块。首先，模型通过分析问题文本，识别出关键的语义信息；接着，提取出与求解相关的要素；最后，基于这些信息进行推理和计算。

关键创新：DUP的主要创新在于强调语义理解的重要性，填补了以往研究中对语义误解的忽视。这一方法与传统的侧重于计算和步骤的改进有本质区别。

关键设计：在DUP方法中，模型的参数设置经过精心调整，以确保其在理解和推理过程中的有效性。同时，采用了特定的损失函数来优化语义理解的准确性，确保模型能够准确提取关键信息。整体网络结构设计上，DUP方法引入了多层次的语义分析机制，以增强模型的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DUP方法在10个推理基准上均表现优异，尤其在GSM8K基准上实现了97.1%的准确率，较其他方法有显著提升，标志着在数学问题求解领域的重大进展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、金融和科学研究等需要复杂数学推理的场景。通过提升LLMs在数学问题求解中的表现，DUP方法可以为教育工具、智能助手和自动化决策系统提供更为准确的支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) prompting has enhanced the performance of Large Language Models (LLMs) across various reasoning tasks. However, CoT still falls short in dealing with complex math word problems, as it usually suffers from three pitfalls: semantic misunderstanding errors, calculation errors, and step-missing errors. Prior studies involve addressing the calculation errors and step-missing errors, but neglect the semantic misunderstanding errors, which is the major factor limiting the reasoning performance of LLMs. To this end, we propose a simple-yet-effective method, namely Deeply Understanding the Problems (DUP), to improve the LLMs' math problem-solving ability by addressing semantic misunderstanding errors. The core of our method is to encourage the LLMs to deeply understand the problems and extract the key problem-solving information used for better reasoning. Extensive experiments on 10 diverse reasoning benchmarks show that our DUP method consistently outperforms the other counterparts by a large margin. More encouragingly, DUP achieves a new SOTA result on the GSM8K benchmark, with an accuracy of 97.1% under the zero-shot setting.