Большая языковая модель для науки: исследование проблемы P против NP

Аннотация

В данной работе мы используем большие языковые модели (LLMs) для расширения и ускорения исследований проблемы P против NP, одной из важнейших открытых проблем в теоретической информатике и математике. В частности, мы предлагаем сократическое рассуждение — общий фреймворк, который способствует глубокому мышлению с помощью LLMs для решения сложных задач. Сократическое рассуждение побуждает LLMs рекурсивно обнаруживать, решать и интегрировать проблемы, одновременно способствуя самооценке и уточнению. Наше пилотное исследование проблемы P против NP показывает, что GPT-4 успешно создает схему доказательства и вовлекается в строгое рассуждение на протяжении 97 диалоговых шагов, приходя к выводу «P ≠ NP», что согласуется с (Xu и Zhou, 2023). Исследование раскрывает новые инсайты в обширном пространстве решений LLMs, проливая свет на использование LLMs в науке.

English

In this work, we use large language models (LLMs) to augment and accelerate research on the P versus NP problem, one of the most important open problems in theoretical computer science and mathematics. Specifically, we propose Socratic reasoning, a general framework that promotes in-depth thinking with LLMs for complex problem-solving. Socratic reasoning encourages LLMs to recursively discover, solve, and integrate problems while facilitating self-evaluation and refinement. Our pilot study on the P vs. NP problem shows that GPT-4 successfully produces a proof schema and engages in rigorous reasoning throughout 97 dialogue turns, concluding "P neq NP", which is in alignment with (Xu and Zhou, 2023). The investigation uncovers novel insights within the extensive solution space of LLMs, shedding light on LLM for Science.

Большая языковая модель для науки: исследование проблемы P против NP

Large Language Model for Science: A Study on P vs. NP

Аннотация

Support