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参考论文[Submitted on 4 Mar 2023]：https://arxiv.org/abs/2303.05398
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/615383191
在人工智能领域，解决复杂数学问题一直是一个巨大的挑战。最近，微软研究院的MathPrompter技术为这一领域带来了革命性的进展，无需微调即可打造「理科」语言模型，显著提高了GPT-3在数学问题解答中的准确率。
相较于传统的自然语言理解任务，数学问题的答案通常较为具体和明确。然而，在数学问题上，现有的语言模型往往不能提供足够的置信度，让用户难以判断答案的可靠性。MathPrompter技术不仅提升了问题解答的准确性，还增加了对预测结果的置信度。
关键词：“自然语言处理”、“零样本学习”、“推理技术”、“人工智能”
示例（试过了，难点的和普通输出差不多；只能说，比简单的题目输出内容更丰富一些）
基于上述原则，我们可以构建一个MathPrompter示例，用于解决一个代数学题目。假设我们有以下数学问题：
问题: 解方程 ( x^2 - 5x + 6 = 0 )。
为了使用MathPrompter技术解决这个问题，我们将遵循以下步骤：
MathPrompter解题示例
- 遵循已知结果:
- 首先，应用代数基本定理，我们知道二次方程总有两个解（可能相同，可能是复数）。
- 对于 ( x^2 - 5x + 6 = 0 )，我们预期将会找到两个解。
- 多重验证:
- 我们将使用分解法和求根公式两种方法来解这个方程。
- 分解法: 尝试找到两个数，它们的乘积等于6（常数项），它们的和等于-5（一次项的系数）。
- 求根公式: 使用 ( x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a} )，其中 ( a = 1, b = -5, c = 6 )。
- 交叉检查:
- 分解法可能得出 ( (x - 2)(x - 3) = 0 )，因此解为 ( x = 2 ) 和 ( x = 3 )。
- 求根公式给出的解也应该是 ( x = 2 ) 和 ( x = 3 )。这需要计算并验证。
- 计算验证:
- 使用计算器或电脑验证求根公式的计算结果。
- 检查 ( x = 2 ) 和 ( x = 3 ) 是否满足原方程 ( x^2 - 5x + 6 = 0 )。
通过这些步骤，MathPrompter不仅提供了问题的答案，而且通过多步骤验证确保了答案的准确性。这种方法模仿了人类解决数学问题时的直觉和逻辑思维过程，从而提高了问题解答的准确率和置信度。
机理
近年来，自然语言处理技术的飞速进步在很大程度上得益于大型语言模型（LLMs）的规模不断扩大。这些模型展示了令人瞩目的零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习能力，进而推动了提示（prompting）技术的发展。通过这种技术，用户只需向LLM提供少量示例，就能使其预测新任务的结果。
虽然在处理单步任务时，提示技术已显示出相当的成功，但在涉及多步骤推理的任务上，其性能尚有提升空间。人类在面对复杂问题时，往往会将问题分解并逐步解决。思维链（Chain of Thought，CoT）提示技术便是将这种人类的直觉方式引入到LLMs中，在多种需要推理的自然语言处理任务上显著提高了性能。
本文主要研究了“用于解决数学推理任务”的零样本思维链（Zero-shot-CoT）方法，之前的工作已在MultiArith数据集上将准确率从17.7%提升至78.7%，但仍存在两个主要问题：
- 尽管模型遵循的思维链提高了结果的准确性，但并未检验所遵循每一步的有效性。
- 对于LLM的预测结果，缺乏置信度（confidence）评估。
MathPrompter是怎么工作的（看这个数据流图就大致了解原理了）
为了在一定程度上解决这些差距，研究人员从「人类解决数学题的方式」中得到启发，将复杂问题分解为更简单的多步骤程序，并利用多种方式在每一个步骤中对方法进行验证。
由于LLM是生成式模型，要确保生成的答案是准确的，特别是对于数学推理任务，就变得非常棘手。
研究人员观察学生解决算术问题的过程，总结出了学生为验证其解决方案而采取的几个步骤：
- 遵循已知结果（Compliance with known results），通过将解决方案与已知结果进行比较，可以评估其准确性并进行必要的调整；当问题是一个具有成熟解决方案的标准问题时，这一点尤其有用。
- 多重验证 Multi-verification，通过从多个角度切入问题并比较结果，有助于确认解决方案的有效性，确保其既合理又准确。
- 交叉检查 Cross-checking，解决问题的过程与最终的答案同样必要；验证过程中的中间步骤的正确性可以清楚地了解解决方案背后的思维过程。
- 计算验证 Compute verification，利用计算器或电脑进行算术计算可以帮助验证最终答案的准确性
案例
具体来说，给定一个问题
Q：在一家餐厅，每份成人餐的价格是5美元，儿童免费用餐。如果有15个人进来，其中8个是孩子，那么这群人要花多少钱吃饭？
Q: At a restaurant, each adult meal costs $5 and kids eat free. If a group of 15 people came in and 8 were kids, how much would it cost for the group to eat?
1. 生成代数模板 Generating Algebraic template
Qt: at a restaurant, each adult meal costs A and kids eat free. if a group of B people came in and C were kids, how much would it cost for the group to eat? Mapping: {A:5, B:15, C:8}
首先将问题转化为代数形式，通过使用键值映射将数字项替换为变量，然后得到修改后的问题Qt
2. 数学提示 Math-prompts
基于上述多重验证和交叉检查的思维过程所提供的直觉上，使用两种不同的方法生成Qt的分析解决方案，即代数方式和Pythonic方式，给LLM提供以下提示，为Qt生成额外的上下文。
提示可以是「推导出一个代数表达式」或「编写一个Python函数」
Algebraic prompt: Write a mathematical equation and generate the answer format starting with ‘Answer =’ Python prompt: Write a Python function that returns the answer
LLM模型在响应提示后可以输出如上表达式。
上述生成的分析方案为用户提供了关于LLM的「中间思维过程」的提示，加入额外的提示可以提高结果的准确性和一致性，反过来会提高MathPrompter生成更精确和有效的解决方案的能力。
3. 计算验证 Compute verification
使用Qt中输入变量的多个随机键值映射来评估上一步生成的表达式，使用Python的eval()方法对这些表达式进行评估。
然后比较输出结果，看是否能在答案中找到一个共识（consensus），也可以提供更高的置信度，即答案是正确且可靠的。
一旦表达式在输出上达成一致，就使用输入Q中的变量值来计算最终的答案。
4. 统计学意义 Statistical significance
为了确保在各种表达式的输出中达成共识，在实验中将步骤2和3重复大约5次，并报告观察到的出现最频繁的答案值。
在没有明确共识的情况下，重复步骤2、3、4。
论文实验结果
在MultiArith数据集上对MathPrompter进行评估，其中的数学问题专门用来测试机器学习模型进行复杂算术运算和推理的能力，要求应用多种算术运算和逻辑推理才能成功地解决。
在MultiArith数据集上的准确率结果显示，MathPrompter的表现优于所有的Zero-shot和Zero-shot-CoT基线，将准确率从78.7% 提升到 92.5%
可以看到，基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。
从上表可以看到，MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一步之差」的问题，可以通过多次运行模型并报告共识结果来避免。
此外，推理步骤可能过于冗长的问题，可以由Pythonic或Algebraic方法可以解决这个问题，通常需要较少的token
此外，推理步骤可能是正确的，但最终的计算结果却不正确，MathPrompter通过使用Python的eval()方法函数来解决这个问题。
在大部分情况下，MathPrompter都能生成正确的中间和最终答案，不过也有少数情况，如表中的最后一个问题，代数和Pythonic的输出都是一致的，但却有错误。
