摘要: 研究人员介绍了一种新颖的方法，称为“自然语言嵌入式程序”（NLEP），以提高大语模型（LLMS）的数值和象征性推理能力。
研究人员提出了一种名为自然语言嵌入程序（NLEPs）的新方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）的数字和符号推理能力。
LLMs如CHAT GPT在各种任务上表现出色，但在需要数字或符号推理的问题上往往表现不佳。
NLEPs遵循四步问题解决模板：调用必要的软件包，导入所需知识的自然语言表示，实现解决方案计算功能，并将结果以自然语言输出，可选择数据可视化。
研究人员发现，NLEPs使GPT-4在各种符号推理任务上实现了超过90%的准确率，比任务特定提示方法高出30%。
此外，NLEPs可以通过在本地运行程序来提高数据隐私，无需将敏感用户数据发送给外部公司进行处理。该技术还可以提高较小语言模型的性能，而无需昂贵的重新训练。
然而，NLEPs依赖于模型的程序生成能力，可能不适用于在有限数据集上训练的较小模型。未来的研究将探讨使较小LLMs生成更有效NLEPs的方法，并研究提示变化对推理稳健性的影响。
这项研究部分得到了香港感知与互动智能中心的支持，将于本月晚些时候在北美计算语言学协会年会上展示。
（照片由Alex Azabache提供）
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